پیش بینی ارتفاع غوطه وری جریان غلیظ با استفاده از مدل تلاطمی RNG و شبکه های عصبی

اختصاصی از فی ژوو پیش بینی ارتفاع غوطه وری جریان غلیظ با استفاده از مدل تلاطمی RNG و شبکه های عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: پیش بینی ارتفاع غوطه وری جریان غلیظ با استفاده از مدل تلاطمی RNG و شبکه های عصبی  

• نویسندگان: مریم آشوری ، حامد ارجمندی ، سجاد پیربوداقی ، مهدی قمشی ، امیر خلیلی  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

جریان های غلیظ هرگاه به یک توده سیال سبکتر برخورد نمایند، یک ناحیه غوطه وری را ایجاد می‌کنند. با توجه به این که در ارتفاع غوطه وری مرز بین سیال غلیظ با سیال پیرامون در محل نقطه غوطه وری مشخص می‌گردد، برآورد این نقطه از اهمیت به سزایی برخوردار است. در این تحقیق پارامترهای هیدرولیکی جریان غلیظ و همچنین شیب بستر سیال ساکن که بر نقطه غوطه وری تاثیر گذار است، بررسی شده است. برای نیل به اهداف این تحقیق ابتدا یک مدل فیزیکی در آزمایشگاه هیدرولیک دانشگاه شهید چمران ساخته شد و آزمایش‌های مختلف در آن انجام گردید. در همه آزمایش‌ها ارتفاع غوطه وری در دبی‌های مختلف از سیال غلیظ و تفاوت دانسیته 6، 9، 13 و 16 گیلوگرم بر مترمکعب برای سه شیب 8، 12 و 16 درصد اندازه گیری شد. سپس با استفاده از مدل Flow-3D تحت شرایط مدل آشفتگی RNG ارتفاع نقطه غوطه وری برای شرایط آزمایشگاهی موجود شبیه سازی شد. به منظور بررسی مقایسه‌ای ابتدا با استفاده از شبکه‌های عصبی، عمق غوطه وری برآورد شده با استفاده از Flow-3D تحت شرایط مدل آشفتگی RNG در مقایسه با داده‌های مشاهداتی در آزمایشگاه آموزش داده شده و سپس بهترین برازش با معماری شبکه بدست آمد. با توجه به محدودیت‌های آزمایشگاهی و داده‌های محدود در دسترس برای مایعات و هندسه‌های مختلف، از شبکه‌های عصبی برای پیش بینی عمق غوطه وری در این شرایط استفاده شد. نتایج نشان می‌دهد که شبکه‌های عصبی قابلیت بالایی برای پیش بینی و برازش عمق غوطه وری دارند.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

طرح توجیهی خانه پیش ساخته بتنی

اختصاصی از فی ژوو طرح توجیهی خانه پیش ساخته بتنی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این طرح توجیهی در رابطه با خانه پیش ساخته بتنی می باشد که بر اساس آخرین تغییرات توسط کارشناسان متخصص با دقت

نگارش و جمع آوری شده است.        

این فایل برای کارآفرینان در زمینه خانه پیش ساخته بتنی مناسب می باشد.

این طرح توجیهی شامل :

مقدمه و خلاصه ای از طرح

فهرست مطالب

جداول و محاسبات مربوطه

موضوع و معرفی طرح

هزینه تجهیزات

ظرفیت

سرمایه گذاری کل

سهم آورده متقاضی

سهم تسهیلات

دوره بازگشت سرمایه

اشتغال زایی

فضای مورد نیاز

تعداد و هزینه نیروی انسانی

استانداردهای مربوطه

بازارهای داخلی و خارجی

توجیه فنی و اقتصادی طرح

عرضه کنندگان و ...

مناسب برای :

- اخذ وام بانکی از بانک ها و موسسات مالی اعتباری

- گرفتن وام قرض الحسنه خود اشتغالی از صندوق مهر امام رضا

- ارائه طرح به منظور استفاده از تسهیلات بنگاه های زود بازده

- گرفتن مجوز های لازم از سازمان های دولتی و وزارت تعاون

- ایجاد کسب و کار مناسب با درآمد بالا و کارآفرینی

- مناسب جهت اجرای طرح کارآفرینی و ارائه دانشجویی

دانلود فرم خام قرار داد پیش فروش

اختصاصی از فی ژوو دانلود فرم خام قرار داد پیش فروش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقالهISI مدیریت پیش بینی درآمد و تحلیلگر پیش بینی: شواهد از سیستم افشای اجباری

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقالهISI مدیریت پیش بینی درآمد و تحلیلگر پیش بینی: شواهد از سیستم افشای اجباری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی : مدیریت پیش بینی درآمد و تحلیلگر پیش بینی: شواهد از سیستم افشای اجباری

موضوع انگلیسی : Management earnings forecasts and analyst forecasts: Evidence from mandatory disclosure system

تعداد صفحه : 14

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2014

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

متمایز از ادبیات در جلوه FF که پیش بینی های مدیریت سود
(MEFs) خواص، مانند نقطه، دامنه و برآورد کیفی، داشته
پیش بینی تحلیلگران، این مطالعه به بررسی جلوه FF افشای انتخابی از MEFs.
تحت سیستم افشای اجباری در چین، این مطالعه پیشنهاد می کند که
مدیران پیش بینی های مکرر را به استفاده از تغییرات مناسب در
درآمد پیش بینی کرد. بحث در اینجا این است که این افشای انتخابی
MEFs را افزایش می دهد عدم تقارن اطلاعات و عدم قطعیت، منفی در FL uenc-
نشستند پیش بینی درآمد تحلیلگر. شواهد تجربی نشان می دهد که فی RMS این موضوع
پیش بینی مکرر و قابل توجهی تغییر نمی تونم در MEFs کمتر احتمال دارد
برای جذب یک تحلیلگر زیر، که می تواند به تحلیل دقیق کمتر منجر شود
پیش بینی. نتایج حاکی است که افشای انتخابی از MEFs خسارت
انتقال اطلاعات و الکترونیک بازار راندمان FFI، که می تواند روشن
تنظیم کننده به دنبال افزایش بیشتر سیاست های علنی

کلمات کلیدی: پیش بینی درآمد مدیریت
افشای انتخابی
پیش بینی تحلیلگران

پایان نامه رشته کامپیوتر پیش بینی دما با استفاده از روش های هوشمند

اختصاصی از فی ژوو پایان نامه رشته کامپیوتر پیش بینی دما با استفاده از روش های هوشمند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر پیش بینی دما با استفاده از روش های هوشمند با فرمت ورد و قابل ویرایش تعداد صفحات 110

دانلود پایان نامه آماده

مقدمه

تابش های مستقیم و غیر مستقیم منشا اصلی انرژی حرارتی کره ی زمین است بازتاب آن ها توسط زمین موجب گرم شدن هوا می گردد. اندازه گیری دما در محیط باز نشان دهنده ی دمای هوا ، دمای ناشی از تابش های اجسام مجاور و تابش های مستقیم خورشید است به همین دلیل دماسنج ها را در پناهگاههای هواشناسی قرار می دهند به طوریکه مخزن آن ها از سطح زمین در ارتفاع مشخصی در حدود 135 سانتی متری قرارداشته باشند. به این ترتیب دمای هوای بدست آمده در نقاط مختلف با یکدیگر قابل مقایسه هستند و تحت تاثیر تابش های مستقیم یا غیر مستقیم نمی باشند. از جمله عوامل موثر در دمای یک منطقه عرض جغرافیایی، ارتفاع، جریان های دریایی، فاصله از دریا، باد، جهت و پوشش ابری می باشند.

فهرست مطالب

عنوان    صفحه
مقدمه    1
فصل یکم -  منطق فازی و ریاضیات فازی     
1-1- منطق فازی    2
1-1-1-     تاریخچه مختصری از منطق فازی    2
1-1-2-  آشنایی با منطق فازی    4
1-1-3-  سیستم های فازی     7
1-1-4-  نتیجه گیری     10
1-2-  ریاضیات فازی    11
1-2-1- مجموعه های فازی    11
1-2-2- مفاهیم مجموعه های فازی    14
1-2-3- عملیات روی مجموعه های فازی    14
1-2-4- انطباق مجموعه های فازی       19
1-2-5- معیار های امکان و ضرورت    19
1-2-6- روابط فازی    21
1-2-6-1- رابطه ی هم ارزی فازی    23
1-2-6-2- ترکیب روابط فازی    23
1-2-7- منطق فازی    24
1-2-7-1- عملیات منطقی و مقادیر درستی فازی    25
1-2-7-2- کاربرد مقادیر درستی فازی    27
1-2-8- نتیجه گیری    27
فصل دوم-  الگوریتم ژنتیک    
2-1-  چکیده    28
2-2- مقدمه     29
2-3- الگوریتم ژنتیک چیست؟    32
2-4-  ایده اصلی الگوریتم ژنتیک    35
2-5-  الگوریتم ژنتیک    37
2-6- سود و کد الگوریتم    38
2-7- روش های نمایش    39
2-8- روش های انتخاب    40
2-9-  روش های تغییر    41
2-10-  نقاط قوت الگوریتم های ژنتیک    42
2-11-  محدودیت های GA ها    43
2-12-  چند نمونه از کاربردهای الگوریتم های ژنتیک    43
2-13- نسل اول    45
2-14-  نسل بعدی    46
2-14-1- انتخاب    47
2-14-2- تغییر از یک نسل به نسل بعدی(crossover)    47
2-14-3- جهش (mutation)    48
2-15- هایپر هیوریستیک    48
فصل سوم-  بررسی مقالات    
3-1- یک روش رویه‌‌‌ای پیش بینی دمای هوای شبانه  برای پیش بینی یخبندان    
3-1-1- چکیده    51
3-1-2- مقدمه     51
3-1-3- روش شناسی    53
3-1-3-1- مجموعه اصطلاحات    53
3-1-3-2-نگاه کلی    53
3-1-3-3-  یادگیری    54
3-1-3-4- تولید پارامتر های ساختاری    55
3-1-3-5- پیش بینی    57
3-1-3-6- متناسب سازی ضعیف، متوسط و دقیق    59
3-1-4- نتایج    60
3-1-4-1- واقعه ی یخبندان شپارتون    64
3-1-4-2- بحث    65
3-1-5- نتیجه گیری    66
3-2- پیش بینی دما و پیش گویی بازار بورس بر اساس روابط منطق فازی و الگوریتم ژنتیک    
3-2-1-  چکیده     67
3-2-2- مقدمه    67
3-2-3- سری های زمانی فازی و روابط منطق فازی    69
3-2-4- مفاهیم اساسی و الگوریتم های ژنتیک      70
3-2-5- روش جدید پیش بینی دما و بازار بورس بر اساس روابط منطقی فازی و الگوریتم های ژنتیک    71
3-2-6- نتیجه گیری    93
3-3-پیش بینی روند دمای جهانی بر اساس فعالیت های خورشیدی پیشگویی شده در طول دهه های آینده    
3-3-1- چکیده     94
3-3-2- مقدمه    94
3-3-3- داده و روش بررسی    96
3-3-4- نتایج    99
3-3-5- نتیجه گیری    100