۵ مطلب در مرداد ۱۴۰۰ ثبت شده است

پیاده سازی مقاله: پیشبینی بیشینه بار مصرفی در بازار برق با استفاده از سریهای زمانی

پیاده سازی مقاله: پیشبینی بیشینه بار مصرفی در بازار برق با استفاده از سریهای زمانی

چکیده:

یک سری زمانی شامل مجموعه مشاهداتی است که بر حسب زمان مرتب شده باشند،نتایجی که از تحلیل این سریها به دست می آیند دارای کاربردهای اساسی در زمینه های مختلف از جمله اقتصاد و علوم مهندسی هستند. تجزیه و تحلیل چنینمشاهداتی نیازمند روشهایی است که قسمت مهمی از علم آمار را در بر می گیرند. هدف ما در این پروژه برازش یک مدل مناسب بر روی ماکزیمم بار مصرفی پست انتقال چمران شهرستان کرمانشاه در هر روز می باشد. داده های مورد مطالعه شامل ماکزیمم بار مصرفی هر روز و در طول سال 1393 می باشد. به کمک این مدل می توانیم ماکزیمم بار مصرفی را برای آیندهپیش بینی و کنترل نماییم. پارامترهای مختلف سری زمانی با استفاده از نرم افزار MINTAB محاسبه شده است. مطالعات انجام شده بر اساس داده های یک ساله می باشد که چناچه حجم اطلاعات ورودی افزایش یابد و داده های سالهای گذشته نیز به آن اضافه شود نتایج دقیق تری بدست خواهد آمد

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

چکیده:

آنفولانزا یک بیماری شدیدا مسری، حاد و تب زاست که در اثر ویروس آنفولانزا ایجاد می شود ، این ویروس از سه نوع تشکیل شد ه-است: نوع B، Aو C. در طی قرن گذشته، اپیدمی های مختلفی از آنفولانزا نوع A، مرگ و میر و خسارات سنگین اقتصادی به جامعه انسانی تحمیل کرده است. آنفولانزا A بر اساس آنتی ژن های سطحی اش، هماگلوتینین و نورامینیداس تقسیم بندی میشود. تا کنون61 زیرگروه از هماگلوتینین و 9 زیرگروه از نورامینیداس شناسایی شده است. تشخیص زودهنگام و دقیق زیرگروه ویروس امری حیاتی است. کارهای معدودی در حوزه داده کاوی در این راستا، انجام شده است که غالبا روی ناحیه محدودی از دیتاست و تنها برای چند زیرگروه رایج بوده است؛ در این پژوهش، دیتاست بزرگی شامل 43533 توالی ثبت شده آنفولانزا نوعA در کتابخانهNCBI از سال 1900 تا کنون در قالب 4 گروه استفاده شده است: توالی های DNA و پروتئینی آنتی ژن هماگلوتینین، توالیهایDNA و پروتئینی آنتی ژن نورامینیداس. پس از پیش پردازش های متعدد، با استفاده از طبقه بندی جنگل تصادفی، جنگلی از طبقه-بندهای مستقل از هم، مدل دقیقی برای تشخیص زیرگروه ویروس، بدست آمد. این مدل قادر به تشخیص ویروس از تمام زیرگروه-ها، بر اساس توالی هر کدام از آنتی ژن های هماگلوتینین و نورامینیداس با تشخیص و حساسیت 99% میباشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه یک الگوریتم جهت بهبود الگوریتم k-means

پیاده سازی مقاله: ارائه یک الگوریتم جهت بهبود الگوریتم k-means

چکیده:

؛k-means یکی ازمحبوب ترین روش های خوشه بندی می باشد، به این دلیل که سادگی، و سرعت آن در طبقه بندی داده های عظیم بسیار خوب است. با این حال خروجی الگوریتم k-means به انتخاب مراکز خوشه های اولیه بستگی دارد، چون به صورت تصادفی انتخاب می شود. محدودیت دیگر آن تعداد مورد نیاز خوشه ورودی است، که این نیاز به نوعی دانش شهودی در مورد مقدار مناسب k دارد. در این مقاله یک الگوریتم پیشنهاد شده بر اساس k-means که تعیین تعداد خوشه k به عنوان ورودی را نیاز ندارد پیچیدگی زمانی و کیفیت خوشه های تولید شده توسط الگوریتم پیشنهادی با الگوریتم k-means اصلی با استفاده از دو مجموعه داده مختلف، مقایسه شده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بررسی دقت و بخش بندی تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم k-means

پیاده سازی مقاله: بررسی دقت و بخش بندی تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم k-means

چکیده:

درباره شایعه خوشه بندی به عنوان یکی از روش های بدون ناظر و مهم در پردازش تصویر جهت قطعه بندی تصاویر مورد استفاده قرار می گیرند. در این روش به پیکسل های متعلق به دامنه تأثیر با توجه به میزان شباهت آن ها به مراکز خوشه ها به چند زیر مجموعه یا خوشه تقسیم می شوند. پرکاربردترین الگوریتم های خوشه بندی عبارتند از الگوریتم K-means و Fuzzy C-means . این مقاله به امکان سنجی قطعه بندی تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم خوشه بندی K-means می پردازد.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاده سازی مقاله: پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده:

امروزه سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد جامعه را تشکیل می دهد. تغییرات قیمت سهام یکی از مهم ترین موضوعات مورد توجه هر سرمایه گذار است. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت بالایی برخوردار است تا بتوانند از سرمایه گذاری خود، سود بیشتری کسب کنند. در این نوشتار سعی بر این است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد بانک صادرات در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چند لایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازیم و سعی میکنیم مدلی را انتخاب کنیم که میانگین مجموع مربعات خطای آن (MSE) کمتر باشد. متغیرهای زیادی بر قیمت سهام تاثیرگذار هستند، اما از بین آن ها تاثیر شاخص های اقتصادی را می توان بیشتر دانست. از جمله : نرخ ارز، قیمت طلا و قیمت نفت. این شاخص ها به عنوان متغیرهای مستقل برای پیش بینی قیمت سهام درنظر گرفته می شوند. نتایج حاصل نشان می دهد شبکه با ترکیب 20-80 و معماری 1-14-4 به بهترین پاسخ همگرا می شود.
  • شریف پژوه
موضوعات
Latest Posts