فایلکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فایلکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

دانلود پایان نامه روش های پیش بینی ضریب بهره وری TBM

اختصاصی از فایلکو دانلود پایان نامه روش های پیش بینی ضریب بهره وری TBM دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه روش های پیش بینی ضریب بهره وری TBM


دانلود پایان نامه روش های پیش بینی ضریب بهره وری TBM

روشهای پیش بینی ضریب بهره وری TBM

 

 

 

 

 

 

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب* 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت) + به همراه نسخه PDF

تعداد صفحه:142

حجم فایل:35mb

فهرست مطالب :

مقدمه

فصل اول

1- اشنایی و سابقه.............................................................................. 1

     1-1- نرخ پیشروی.......................................................................... 3

     1-2- نرخ نفوذ.............................................................................. 3

فصل دوم

2- آزمون های مورد نیاز برای پیش بینی بهره وری TBM ........................... 11

   2-1- آزمون تعیین تردی................................................................... 11

   2-2- آزمایش اندیس جی سیورز.......................................................... 12

   2-3- آزمون سایش......................................................................... 12

   2-4- آزمون اندیس سوشار................................................................ 13

   2-5- آزمون های برش ازمایشگاهی..................................................... 14

     2-5-1- آزمون برش خطی............................................................. 14

     2-5-2- آزمون برش دورانی........................................................... 16

   6-2- آزمون پانچ........................................................................... 16

     2-6-1- تاریخچه آزمون................................................................ 18

   7-2- آزمون های تعیین سختی............................................................ 18

   8-2- آزمون های مقاومت سنگ.......................................................... 19

   9-2- خواص توده سنگ.................................................................. 19

فصل سوم

3- تحلیل مکانیسم برش سنگ توسط برش دهنده های دیسکی......................... 21

   3-1- فرضیات پایه......................................................................... 22

   3-2- توزیع فشار و فرایند برش......................................................... 26

   3-3- طراحی ماشین و محاسبات......................................................... 33

   3-4- پیش بینی نرخ نفوذ................................................................. 33

فصل چهارم

4- پیش بینی نرخ نفوذ بر اساس تردی................................................... 37

   4-1- ارزیابی برخی داده های حاصل از آزمایش...................................... 38

فصل پنجم

5- پیش بینی نرخ نفوذ با استفاده از نتایج آزمون پانچ................................. 48

   5-1- تعیین نرخ نفوذ..................................................................... 48

   5-2- رده بندی سنگ با استفاده از آزمون پانچ....................................... 51

   5-3- آزمون پانچ ابزاری جهت ارزیابی پارامترهای ماشین......................... 54

فصل ششم

6- پیش بینی نرخ نفوذ بر مبنای مدل فازی – عصبی و نرخ پیشروی با بهره گیری از

شبکه عصبی............................................................................... 56

   6-1- روش فازی – عصبی............................................................. 56

     6-1-1- اجزاء منطقی................................................................ 58

     6-1-2- اجزاء عددی................................................................. 59

   6-2- مدل نرخ نفوذ ( روش عصبی – فازی).......................................... 60

     6-2-1- ویژگیهای توده سنگ........................................................ 60

     6-2-2- ویژگیهای ماشین............................................................. 60

     6-2-3- هندسه تونل................................................................... 61

     6-2-4- تحلیل داده ها................................................................. 62

     6-2-5- مدلهای عصبی – فازی ( روش تاکاگی – سوگنو)....................... 64

   6-3- مقایسه با روشهای مختلف........................................................ 68

   6-4- مدل نرخ پیش روی ( بر مبنای شبکه عصبی)................................. 69

     6-4-1- انتخاب ساختار مدل و کاهش متغییرها.................................... 69

     6-4-2- الگوریتم آموزش شبکه عصبی............................................ 71

     6-4-3- توپولوژی شبکه عصبی.................................................... 71

     6-4-4- بهبود قابلیت تعمیم شبکه عصبی.......................................... 71

     6-4-5- نتایج – تفسیر – اعتبار و توان تعمیم مدل............................... 73

     6-4-6- مقایسه با مدلهای آماری.................................................... 73

فصل هفتم

7- پیش بینی بهره وری TBM با استفاده از.................................. 74

7-1- و ....................................................................... 74

   7-2- سایش برش دهنده............................................................... 81

   7-3- رابطه میان نرخ نفوذ و نرخ پیشروی با .............................. 82

   7-4- تخمین زمان اتمام تونل......................................................... 84

فصل هشتم

8- پیش بینی بهره وری TBM براساس فاکتور پایداری تونل..................... 85

   8-1- تخمین ضریب بهره وری....................................................... 86

   8-2- تخمین نرخ پیشروی............................................................ 87

   8-3- مثالی از کاربرد مدل............................................................ 89

8-4- تخمین زمان اتمام تونل........................................................ 92

فصل نهم

9- پیش بینی بهره وری TBM برمبنای روش NTH............................. 94

فصل دهم

10- پیش بینی بهره وری TBM بر مبنای روش CSM......................... 106

   10-1- نیروهای عمودی روی برش دهنده ............................... 108

   10-2- نیروهای غلتشی ....................................................... 109

   10-3- رابطه مدرسه عالی معدن کلرادو جهت تعیین نیروهای روی برش دهنده در

             یک نفوذ مشخص.......................................................... 113

   10-4- تصحیح نرخ نفوذ.......................................................... 116

     10-4-1- شاخص دشواری زمین (GDI )................................... 116

     10-4-2- انرژی ویژه........................................................... 117

     10-4-3- اصلاحات پیشنهادی روش CSM جهت تخمین نرخ پیشروی... 117

نتیجه گیری............................................................................ 122

منابع................................................................................... 124

چکیده :

در این پایان نامه پس از بررسی اصول پایه شکست سنگ توسط برش دهنده آزمایشهای

استفاده شده در روشهای مختلف پیش بینی نرخ نفوذ و ضریب بهره وری شرح داده شده

و پارا مترهای ورودی – خروجی و دامنه کاربرد هر یک از روشهای پیش بینی مورد

بحث قرار گرفته است.

روشهای مختلف با هم مقایسه شده و شباهت ها – تفاوتها – مزایا و معایب هر کدام عنوان

گردیده و روشهای که می توانند جهت بهینه کردن طرح تاج حفار و دستیابی به بهره وری

بیشینه مورد استفاده قرار گیرند شرح داده شده است . در میان روشهای ارائه شده دو روش

CSM وNTH کاربرد بیشتری دارند. روش CSM بر اساس تخمین نیروهای اعما ل

شده بر برش دهنده و روش NTH بر مبنای تجربیات حاصل از حفاری می باشد.

هنگامی که داده های حاصل از آ زمونهای بزرگ مقیاس موجود باشد استفاده از روش

CSM برای تخمین نرخ نفوذ و روش NTH جهت پیش بینی نرخ پیشروی توصیه میشود.

ضریب بهره وری زمان تکمیل پروژه و به تبع ان هزینه را تحت تا ثیر قرار می دهد لذا

نقش اساسی در انتخاب شدن یا نشدن حفر مکانیزه به عنوان روش حفر بازی می کند.زمان

حفر ماشین به کل زمان پروژه یا عملیات روزانه را ضریب بهره وری می گویند.

این ضریب تابعی از شرایط زمین – نوع ماشین – تاسیسات پشتیبانی – مدیریت پروژه و

در نهایت تجربه کارکنان است. حاصلضرب نرخ نفوذ در ضریب بهره وری را نرخ

پیشروی می گویند. نرخ نفوذ نرخ پیشروی انی ماشین است و از هندسه تونل و ویژگیهای

سنگ و پارامترهای ماشین تا ثیر می پذیرد.

تاکنون مدلهای زیادی جهت پیش بینی نرخ نفوذ ارائه شده است و هر کدام تعدادی از

پارامترهای موثر را منظور کرده اند. در این مطالعه به پیش بینی نرخ نفوذ بر مبنای تردی

در فصل چهارم و بر مبنای نتایج آزمون پانچ در فصل پنجم پرداخته شده است.

آزمایشهای زیادی جهت پیش بینی نرخ نفوذ و بهره وری ایجاد شده اند که برخی از آنها

در فصل دوم مورد بحث قرار گرفته است. فرایند برش سنگ توسط برش دهنده های

دیسکی – توزیع فشار پیرامون دیسکها و نحوه محاسبه نیروهای وارد بر دیسک در فصل

سوم مفصل توضیح داده شده است.

در این مطالعه بر مبنای فاکتور پایداری در تاج تونل و مقاومت سنگ پیشروی پیش بینی

شده است و در مورد روشهای پیش بینی CSM و NTH بحث شده است.

و...

NikoFile


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه ارتقای روش های مختلف پیش بینی فشاربخار مواد مختلف

اختصاصی از فایلکو پایان نامه ارتقای روش های مختلف پیش بینی فشاربخار مواد مختلف دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه ارتقای روش های مختلف پیش بینی فشاربخار مواد مختلف


پایان نامه ارتقای روش های مختلف پیش بینی فشاربخار مواد مختلف

 

 

 

 

 

 

 


فرمت فایل : WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات:96

پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد
رشته : مهندسی شیمی

فهرست مطالب:
صفحه    عنوان
فصـل اول : مقدمه وکلیات تحقیق    1
1-1-مقدمه    2
1-2-تعریف فشار بخار    2
   1-3--عوامل مؤثر برفشار بخار    3
1-3-1-ماهیت مایع    3
1-3-2-دمای مایع    3
1-4-بیان مسأله    3
1-5-توجیه ضرورت انجام تحقیق    4
1-6-اهداف تحقیق    4
1-7-مراحل انجام تحقیق    4
1-8-ساختار تحقیق    5
فصل دوم:ادبیات و پیشینه تحقیق    7
2-1-مقدمه    8
2-2-روابط ریاضی تخمین وپیش بینی فشاربخار مواد مختلف    9
2-2-1-معادله کلازیوس-کلاپیرون    9
2-2-2-معادله آنتوان    10
2-2-2-1-محدودیت های معادله آنتوان    10
2-2-3-معادله آنتوان توسعه یافته    10
2-2-4-معادله واگنر    11
2-2-4-1-محدودیت های معادله واگنر    12
2-2-5-رابطه حالتهای متناظر ریدل    12
2-2-6-معادله لی-کسلر    14
2-2-6-1-محدودیت های رابطه لی-کسلر    15
2-2-7-معادله فشاربخار آمبروز-پاتل    15
2-2-7-1-ملاحظات معادله آمبروز-پاتل    16
2-2-8-روش حالتهای متناظر آمبروز-والتون    16
2-3-اهمیت روش های نوین پیش بینی و تخمین خواص مواد    17
2-4-پیشینه روش شبکه های عصبی در تخمین خواص ترمودینامیکی    18
2-5-پیش بینی فشاربخار مواد با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی    19
فصل سوم: روش تحقیق    21
3-1-مقدمه    22
3-2-تاریخچه پیدایش شبکه های عصبی مصنوعی    22
3-3-ویژگی های شبکه های عصبی مصنوعی    24
3-3-1-قابلیت آموزش    24
3-3-2-قابلیت تعمیم    24
3-3-3-پردازش توزیعی(موازی)    24
3-3-4-تحمل پذیری خطا    25
3-4-ساختار شبکه‌ها‌ی عصبی مصنوعی    25
3-4-1-مدل نرون با یک ورودی    25
3-4-2- مدل نرون با یک بردار به عنوان ورودی    26
3-4-3-ساختار یک لایه از شبکه های عصبی    27
3-4-4-شبکه های چندلایه    27
3-4-5-توابع انتقال    28
3-4-5-1-تابع انتقال سخت محدود    29
3-4-5-2-تابع انتقال خطی    29
3-4-5-3-تابع انتقال لگاریتمی سیگموئید    30
3-4-5-4-تابع انتقال شعاع مبنا    30
3-4-5-5-تابع انتقال آستانه ای خطی متقارن    31
3-4-5-6-تابع انتقال تانژانت-سیگموئید    31
3-5-روش های آموزش شبکه عصبی    32
3-6-قواعد یادگیری شبکه های عصبی    32
3-6-1-قواعد یادگیری نظارت شده    32
3-6-2-قواعد یادگیری غیرنظارتی    33
3-7- شبکه های عصبی پرسپترون    33
3-7-1-محدودیت های شبکه پرسپترون    34
3-8- شبکه های عصبی پیشخور    35
3-9-الگوریتم پس انتشار خطا    36
3-10-آموزش شبکه های پس انتشار    37
3-11-بیش برازش شبکه    37
3-12-بهبود عمومیت شبکه    38
3-13-پارامترهای اساسی برای طراحی یک شبکه عصبی    39
3-13-1-انتخاب مناسب ترین اطلاعات ورودی به شبکه    39
3-13-2-نحوه ورود داده ها    39
3-13-3-تقسیم بندی داده ها    39
3-13-4-انتخاب مناسب ترین تعداد نرون های لایه پنهان    40
3-12-معیارهای ارزیابی کارایی مدل    40
3-12-نرم افزار استفاده شده در این تحقیق    41
فصل 4: محاسبات و یافته های تحقیق    42
4-1-مقدمه    43
4-2-طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای هیدروکربن های آروماتیکی    43
4-3- طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای آلکان ها و آلکن ها    52
4-4- طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای الکل ها     .6
4-5- طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای آلکیل سیکلو هگزان ها    68
فصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهادها    77
5-1-نتیجه گیری    78
5-2-پیشنهادات برای تحقیقات آتی    79
مراجع    80
چکیده انگلیسی    86

فهرست جداول
عنوان    صفحه
جدول 4- 1: مشخصات داده های تجربی درنظرگرفته شده برای هیدروکربن های آروماتیکی    44
جدول 4- 2بررسی خطاوضریب تعیین ساختار مختلف شبکه های عصبی برای هیدروکربن های آروماتیکی    46
جدول 4- 3: مقایسه خطای مطلق میانگین روابط متعارف پیش بینی فشاربخار و روش شبکه عصبی برای هیدروکربن های آروماتیکی    51
جدول 4- 4: خلاصه شبکه عصبی طراحی شده برای گروه هیدروکربن های آروماتیکی    52
جدول 4- 5: مشخصات داده های تجربی درنظرگرفته شده برای آلکان ها و آلکن ها    53
جدول 4- 6: بررسی میزان خط و ضریب تعیین ساختار مختلف شبکه های عصبی برای آلکان ها و آلکن ها    54
جدول 4- 7: مقایسه خطای مطلق میانگین روابط متعارف پیش بینی فشاربخار و روش شبکه عصبی برای آلکان ها و آلکن ها    59
جدول 4-8: خلاصه شبکه عصبی طراحی شده برای گروه آلکان ها و آلکن ها    60
جدول 4- 9: مشخصات داده های تجربی درنظرگرفته شده برای الکل ها    61
جدول 4- 10: بررسی میزان خطا وضریب تعیین ساختار مختلف شبکه های عصبی برای الکل ها    62
جدول 4- 11: مقایسه خطای مطلق میانگین روابط متعارف پیش بینی فشاربخار و روش شبکه عصبی برای الکل ها    67
جدول 4- 12: خلاصه شبکه عصبی طراحی شده برای گروه الکل ها    68
جدول 4- 13: مشخصات داده های تجربی درنظرگرفته شده برای آلکیل سیکلوهگزان ها    69
جدول 4- 14: بررسی میزان خطا وضریب تعیین ساختارمختلف شبکه های عصبی برای آلکیل سیکلوهگزان ها    70
جدول 4- 15: مقایسه خطای مطلق میانگین روابط متعارف پیش بینی فشاربخار و روش شبکه عصبی برای آلکیل سیکلو هگزان ها    75
 جدول 4- 16: خلاصه شبکه عصبی طراحی شده برای گروه آلکیل سیکلو هگزان ها    76

فهرست شکل¬ها
عنوان    صفحه
شکل 3- 1: نمایی از مدل نرون تک ورودی    26
شکل 3- 2:مدل نرون با R ورودی    27
شکل 3- 3:یک لایه از شبکه های عصبی    27
شکل 3- 4: مدل خلاصه شده شبکه تک لایه    27
شکل 3- 5: مدل شبکه های چند لایه    28
شکل 3- 6: تابع انتقال سخت محدود    29
شکل 3- 7: تابع انتقال خطی    29
شکل 3- 8: تابع انتقال لگاریتمی سیگموئید    30
شکل 3- 9: تابع انتقال شعاع مبنا    30
شکل 3- 10: تابع انتقال آستانه ای خطی متقارن    31
شکل 3- 11:تابع انتقال تانژانت-سیگموئید    31
شکل 3- 12:یک نرون پرسپترون    34
شکل 4- 1: تغییرات میزان خطای مطلق میانگین با افزایش نرون در لایه پنهان برای  هیدروکربن های آروماتیکی    47
شکل 4- 2: ساختار بهینه شبکه عصبی برای هیدروکربن های آروماتیکی    47
شکل 4- 3: خطای مربعات میانگین شبکه در مراحل آموزش، ارزیابی و تست برای هیدروکربن های آروماتیکی    48
شکل 4- 4: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله آموزش برای هیدروکربن های آروماتیکی    49
شکل 4- 5: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله ارزیابی برای هیدروکربن های آروماتیکی    49
شکل 4- 6: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله تست برای هیدروکربن های آروماتیکی    50
شکل 4- 7: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در کل مراحل برای هیدروکربن های آروماتیکی    50
شکل 4- 8: تغییرات میزان خطای مطلق میانگین با افزایش نرون در لایه پنهان برای آلکان ها و آلکن ها    55
شکل 4- 9: ساختار بهینه شبکه عصبی برای آلکان ها و آلکن ها    55
شکل 4- 10: خطای مربعات میانگین شبکه در مراحل آموزش،ارزیابی و تست برای آلکان ها و آلکن ها    56
شکل 4- 11: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله آموزش برای آلکان ها و آلکن ها    57
شکل 4-12: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله ارزیابی برای آلکان ها و آلکن ها    57
شکل 4- 13: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله تست برای آلکان ها و آلکن ها    58
شکل 4- 14: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در کل مراحل برای آلکان ها و آلکن ها    58
شکل 4- 15: تغییرات میزان خطای مطلق میانگین با افزایش نرون در لایه پنهان برای الکل ها    63
شکل 4- 16: ساختار بهینه شبکه عصبی برای الکل ها    63
شکل 4- 17: خطای مربعات میانگین شبکه در مراحل آموزش،ارزیابی و تست برای الکل ها    64
شکل 4- 18: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله آموزش برای الکل ها    65
شکل 4- 19: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله ارزیابی برای الکل ها    65
شکل 4- 20: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله تست برای الکل ها    66
شکل 4- 21: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در کل مراحل برای الکل ها    66
شکل 4- 22: تغییرات میزان خطای مطلق میانگین با افزایش نرون در لایه پنهان برای آلکیل سیکلوهگزان ها    71
شکل 4- 23: ساختار بهینه شبکه عصبی برای آلکیل سیکلوهگزان ها    71
شکل 4- 24: خطای مربعات میانگین شبکه در مراحل آموزش،ارزیابی و تست برای آلکیل سیکلوهگزان ها    72
شکل 4- 25: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله آموزش برای آلکیل سیکلوهگزان ها    73
شکل 4- 26: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله ارزیابی برای آلکیل سیکلوهگزان ها    73
شکل 4- 27: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در مرحله تست برای آلکیل سیکلوهگزان ها    74
شکل 4- 28: فشاربخار محاسبه شده توسط شبکه عصبی(output) در مقایسه با داده های فشاربخار تجربی(target) در کل مراحل برای آلکیل سیکلوهگزان ها    74

 

 

چکیده
فشار بخار یک خاصیت ترمودینامیکی مهم در طراحی تجهیزات فرایندی و عملیات واحد مهندسی شیمی است. از این رو،داده های فشاربخار تجربی که تمام محدوده فشار بخار را پوشش دهند خیلی ارزشمند هستند اما به دلیل فقدان اندازه گیری های دقیق برای فشاربخار برخی از مواد در نزدیکی نقطه سه گانه و بحرانی،  معادله هایی که قادر به پیش بینی فشاربخار در چنین شرایطی باشند بسیار حائز اهمیت می باشنداما به دلیل شرایط ومحدودیت های موجود در بسیاری از روابط موجود، استفاده از روش های جدیدی که به دور از این محدودیت ها باشند ،توصیه می گردد.یکی از روش های عددی که در سالهای اخیر جایگاه خاصی در محاسبات مهندسی شیمی پیدا کرده است، روش محاسبه بر اساس شبکه های عصبی می باشد.در این پژوهش، با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی، مدلی برای پیش بینی فشار بخار مواد مختلف ارائه شد.در کارحاضر،از 4 گروه از مواد شامل هیدروکربن های آروماتیکی،آلکان ها و آلکن ها، الکل ها و آلکیل سیکلوهگزان ها استفاده شد.مناسب ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی فشاربخار این مواد، یک شبکه سه لایه پیشخور با الگوریتم پس انتشارخطا می باشد که در آن از تابع انتقال تانژانت سیگموئید در لایه پنهان و تابع انتقال خطی در لایه خروجی بهره گرفته شده است . پارامترهای ورودی شبکه عبارتند از: دما، دمای بحرانی، فشاربحرانی و ضریب بی مرکزی. داده های مورد نیاز جهت آموزش وتست شبکه از مقادیرمعتبر آزمایشگاهی گردآوری شدند.میزان خطای روش شبکه عصبی با مقادیر خطای حاصل از روش ها ی مختلف تخمین فشاربخار مقایسه شد. نتایج شبیه سازی نشان می دهند که روش شبکه عصبی توانسته پیش بینی دقیقی از فشاربخار مواد ارائه دهد و از دقت بالاتری نسبت به سایر روش ها برخوردار است.

کلمات کلیدی: فشار بخار، مدل سازی، پیش بینی خواص ترمودینامیکی، روش های هوشمند


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله ISI سری زمانی نامشخص در پیش بینی آب و هوا

اختصاصی از فایلکو دانلود مقاله ISI سری زمانی نامشخص در پیش بینی آب و هوا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :  سری زمانی نامشخص در پیش بینی آب و هوا

موضوع انگلیسی : Uncertain Time Series in Weather Prediction

تعداد صفحه : 8

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2013

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

بررسی مقاله در مورد روش ها بر داده های سری زمانی نامشخص در پیش بینی آب و هوا اجرا شده است. هدف
تجزیه و تحلیل سری های زمانی نامشخص است به تدوین و فرموله کردن اطلاعات غیر قطعی به منظور به دست آوردن دانش، مناسب مدل های بعدی پایین، و انجام
پیش بینی. فاصله اقلیدسی، ذرات بهینه سازی ازدحام، داده کاوی، و شبیه سازی مونت کارلو روش های است که بوده است
در مقایسه با بررسی بهترین راه پیش بینی. این روش از سال 1900s زود اجرا شده است. این کاغذ
مورد بحث در عملکرد هر روش.

کلمات کلیدی: سری زمانی نامشخص؛ سری زمانی؛ هوش مصنوعی؛ هوا


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش سنگ ناشی از انفجار در معدن مس سر چشمه با استفاده از شبکه عصبی

اختصاصی از فایلکو پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش سنگ ناشی از انفجار در معدن مس سر چشمه با استفاده از شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش سنگ ناشی از انفجار در معدن مس سر چشمه با استفاده از شبکه عصبی


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش سنگ ناشی از انفجار در معدن مس سر چشمه با استفاده از...

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش سنگ ناشی از انفجار در معدن مس سر چشمه با استفاده از شبکه عصبی با فرمت pdf  تعداد صفحات 117

دانلود پایان نامه اماده

 

این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی معدن طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز پایان نامه ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این پایان نامه را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.   


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش ناشی از انفجار در معدن آهک سیمان تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از فایلکو پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش ناشی از انفجار در معدن آهک سیمان تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش ناشی از انفجار در معدن آهک سیمان تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش ناشی از انفجار در معدن آهک سیمان تهران با استفاده از شبکه های...

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی معدن پیش بینی خردایش ناشی از انفجار در معدن آهک سیمان تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی با فرمت pdf تعداد صفحات 84

دانلود پایان نامه آماده

 

این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی معدن طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز پایان نامه ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این پایان نامه را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است


دانلود با لینک مستقیم