پاورپوینت پاورپوینت ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی

پاورپوینت پاورپوینت ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی , پاورپوینت , با , عنوان , پاورپوینت , ارزیابی , روش , رگرسیون , در , پیشبینی , حجم , ترافیک , و , مقایسه , آن , با , روش , شبکه , عصبی ,

-------

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات<br>دسته بندی : پاورپوینت<br>نوع فایل : PowerPoint (..pptx) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )<br>تعداد صفحه : 16 صفحه<br><br> قسمتی از متن PowerPoint (..pptx) :<br><br> گردآورنده : استاد مربوطه : ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی دادهکاوی فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها و تبدیل آن به اطلاعات مفید است. در این فرآیند از ابزارهای متفاوتی استفاده می شود، یکی از این ابزارها استفاده از رگرسیون در این فرآیند است. رگرسیون روشی برای مدلسازی و تحلیل داده های عددی است. این روش برای پیشبینی مقادیر آینده ی متغیر وابسته، آزمودن نظریه ها، و تحلیل پدیده شناختی پدیده ها به کار میرود. این روش به کاربر اجازه می دهد تا از ابعاد مختلف به تجزیه و تحلیل داده ها، دسته بندی آنها و خلاصه آنها به روابط شناخته شده بپردازد. در حوزه حمل و نقل که همواره با حجم انبوهی از داده ها مواجه می باشد، پردازش داده ها و داده کاوی اهمیت شایانی دارد. در این تحقیق ضمن بررسی پیشبینی حجم ترافیک به بررسی روش رگراسیون در فرآیند مدلسازی پرداخته می شود. سپس از این روش برای پیشبینی حجم برونشهری محور ساری- قائمشهر و محور بابل – قائمشهر استفاده میشود. و صحت مدل استفاده شده در مقایسه با روش شبکه عصبی اعتبارسنجی شده است. نتایج حاصل از تحقیق، قدرت بالای رگرسیون در را در پیشبینی های ترافیکی نشان می دهد. کلمات کلیدی: حمل و نقل، پیشبینی حجم ترافیک، رگرسیون، شبکه عصبی چکیده : حجم ترافیک یکی از اجزای اصلی ترافیک می باشد که در تمامی مسایل حمل ونقل بعنوان ورودی های مساله بکاربرده می شود. یکی از عناصر حجم ترافیک که در آیین نامه ها از آن یاد شده است، حجم متوسط ترافیک روزانه در سال ( AADT) می باشد. شاهی در کتاب خود متوسط ترافیک روزانه در سال را مجموع حجم ترافیک سالیانه بخش بر 365 تعریف میکند. این حجم بوسیله دستگاه های ثابت و سیار بطور روزانه شمارش می شود. در ایران معاونت راهداری وزارت راه و شهر سازی ( سازمان حمل و نقل و پایانه ها) شمارش روزانه حجم عبوری از راه های مختلف را انجام می دهد. علاوه بر آن بسیاری از شهرداری ها نیز برای بررسی وضع ترافیک شهر خود از آمارگیری روزانه استفاده می کنند. از آنجاییکه استفاده از متوسط حجم ترافیک برای طراحی های آینده مورد نیاز است، برای پیش بینی حجم متوسط ترافیک روزانه در سال مدلسازی صورت می گیرد و از اطلاعات جمع آوری شده از متغیر های موثر در سفر برای ساخت مدل استفاده می شود. این اطلاعات در فرآیند مدلسازی مورد کاوش قرار گرفته و روابط بین آنها مورد توجه قرار می گیرد. به مجموعه این کاوش ها دادهکاوی اطلاق می گردد. در واقع، دادهکاوی فرآیندی جهت شناسایی الگوها و مدل ها در حجم وسیعی از داده هاست بطریقی که این الگوها برای انسان قابل درک باشند. مقدمه : اصطلاح دادهکاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بودهاند اطلاق میشود. به کمک ابزارهای داده کاوی میتوان مقادیر متغیرهایی را پیش بینی کرد و رفتار آن متغیرها را در آینده پیش بینی و توصیف نمود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری الگوریتمهای ریاضی و روشهای یاد گیرنده باشند که کار خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربهای که از طریق شبکه های عصبی یا درخت های تصمیم گیری به دست میآورند بهبود بخشند. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل می شود. تکنیک های داده کاوی به طور تاریخی به گونهای گسترش یافتهاند که به سادگی می توان آنها را با ابزارهای نرم افزاری امروزی و موجود تطبیق داده مانند MINITAB و SPSS و WEKA و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را برد. در حالیکه محصولات دادهکاوی ابزارهای قدرتمندی می باشند اما در نوع کاربردی کافی نیستند؛ چرا که برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گرانحرفهای و متخصصان ماهری میباشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند. بنابراین می توان گفت محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد. داده کاوی برحسب مورد استفاده می تواند از چندین رشته علمی بطور همزمان بهره ببرد نظیر: تکنولوژی پایگاه داده، هوش مصنوعی، شبکه های عصبی، آمار، سیستم های مبتنی بر دانش، بازیابی اطلاعات وغیره. آشنایی با دادهکاوی مفهوم رگرسیون به معنای واپسگرایی و باز گشت می باشد و توسط فرانسیس گالتون 1 در قرن نوزدهم ابداع و برای توصیف یک پدیده زیستی بکار برده شد. فرانسیس گالتون با انتشار مقاله بازگشت نسبت به حد وسط در قامت ارثی نتیجه گرفت که ویژگی هایی مشخص (به عنوان مثال، قد) در پدر و مادر به طور کامل به فرزندان نمی رسد. در عوض، ویژگی در نسل های بعدی به سمت یک نقطه متوسط که بر می گردد (پدیده ای که به عنوان رگرسیون به سمت متوسط شناخته می شود). برای گالتون رگرسیون تنها این معنای بیولوژیکی را دارا بود. اما کار گالتون بعدها توسط اٌدنی یول و کارل پیرسون به یک چهار چوب کلی تر آماری تبدیل شد. در کار یول و پیرسون توزیع مشترک پاسخ و متغیر های توضیحی در حالت گاوسی فرض شده است. این فرض توسط فیشر و در کارهای او در سال 1922 و 1925 تضعیف شد . فیشر فرض کرد که توزیع شرطی متغیر پاسخ، گاوسی است، اما توزیع مشترک لازم نیست اینگونه باشد. رگرسیون,   برای مشاهده توضیحات فایل  پاورپوینت پاورپوینت ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی  اینجا کلیک کنید برای دانلود فایل باکیفیت پاورپوینت پاورپوینت ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی روی دکمه زیر کلیک نمائید ✔️  دارای پشتیبانی 24 ساعته تلفنی و پیامکی و ایمیلی و تلگرامی ✔️  بهترین کیفیت در بین فروشگاه های فایل ✔️  دانلود سریع و مستقیم ✔️  دارای توضیحات مختصر قبل از خرید در صفحه محصول ✔️ دانلود پاورپوینت پاورپوینت ارزیابی روش رگرسیون در پیشبینی حجم ترافیک و مقایسه آن با روش شبکه عصبی