دانلود مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری

اختصاصی از نیک فایل دانلود مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Yt یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(1)                                                                        : میانگین

(2)                                                                   واریانس :

(3)                                    کوواریانس :

(4)                         ضریب همبستگی :

که در آن میانگین ، واریانس  کوواریانس  (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Yt و Yt-k) و ضریب همبستگی  مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.

اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Yt به Yt-k تغییر یابد. حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است. بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم. این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد[1].

شامل 23 صفحه فایل word قابل ویرایش

مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

اختصاصی از نیک فایل مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:12

 فهرست مطالب

مقدمه

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

ساختار و الگوریتم: [1]

لایه اول، گره های ورودی

لایه دوم، گره های قاعده

لایه سوم، گره های متوسط

لایه چهارم، گره های نتیجه

لایه پنجم، گره های خروجی

منطقه و حوزه مورد مطالعه

بحث و نتایج

نتیجه گیری

مقدمه:

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی[1] (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.

دانلود مقالات ISI مدل استنتاج ژنتیکی عصبی فازی برای تشخیص سل

اختصاصی از نیک فایل دانلود مقالات ISI مدل استنتاج ژنتیکی عصبی فازی برای تشخیص سل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :مدل استنتاج ژنتیکی عصبی فازی  برای تشخیص سل

موضوع انگلیسی : A Genetic-Neuro-Fuzzy inferential model for diagnosis of tuberculosis

تعداد صفحه : 21

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2015

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

سل یک بیماری عفونی اجتماعی دوباره در حال ظهور با پزشکی است
مفاهیم در سراسر جهان است. با وجود تلاش، پوشش سل
بیماری (با شیوع اچ آی وی) در نیجریه از 2.2٪ در سال 1991 به 22٪ در سال 2013 افزایش یافت
و روش تشخیص ارتدوکس قابل دسترس برای تشخیص سل
با تعدادی از چالش های است که می تواند، اگر اقدام نشود، افزایش مواجه شده است
نرخ گسترش؛ از این رو، نیاز به کمک در تشخیص بیماری وجود دارد. این
مطالعه یک روش برای تشخیص هوشمند سل با استفاده از Genetic- پیشنهاد
فازی عصبی استنباطی به ارائه پلت فرم پشتیبانی تصمیم گیری است که
می توانید پزشکان در تجویز دقیق، به موقع، و هزینه تشخیص موثر سل کمک کند. ارزیابی عملکرد مشاهده شده، با استفاده از یک مورد
مطالعه 10 بیمار از بیمارستان سنت فرانسیس کاتولیک Okpara به-داخلی

کلمات کلیدی: تشخیص پزشکی؛ سل؛ مصنوعی فی اطلاعات؛ سیستم استنتاج؛ پشتیبانی تصمیم گیری