کامپیوتر 108. پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی

پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی
کلیدواژه‌هابرنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) ؛ موفقیت ERP؛ مشخصات/عامل‌های سازمانی؛ شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ؛ سیستم خبره
چکیدهبه سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) بعنوان نمونه‌ای از سیستم‌های اطلاعات جدید اشاره شده است. با اینحال، دست یافتن به سطح مناسبی از موفقیت ERP متکی به عامل‌های گوناگونی است که این عوامل به یک محیط سازمانی یا پروژه‌ای وابسته هستند. در این مقاله، درمورد ایده پیش‌بینی موفقیت پیش از پیاده‌سازی ERP براساس مشخصات سازمانی، بحث شده است. همچنانکه با نیاز به ایجاد انتظارات از سازمان‌های ERP، یک سیستم خبره با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) برای بیان روابط بین برخی از عوامل سازمانی و موفقیت ERP توسعه داده شد. نقش سیستم خبره در آماده سازی برای به دست آوردن اطلاعات از شرکت های جدید که مایل به پیاده سازیERP هستند، و برای پیش بینی سطح محتمل موفقیت سیستم، است. برای این منظور، عامل‌های مشخصات سازمانی به رسمیت شناخته شده و مدل ANN توسعه داده شده است. سپس، با 171 داده بررسی شده به دست آمده از شرکت‌های خاور میانه که ERP  را تجربه کرده‌اند اعتباردهی می‌شوند. سیستم خبره آموزش دیده، با ضریب همبستگی متوسط 0.744پیش‌بینی می‌کند که نسبتاً بالا است و این ایده وابستگی موفقیت ERP به مشخصات سازمانی را حمایت می کند. علاوه بر این، نرخ طبقه بندی صحیح مجموع 0.685 نشان می دهد قدرت پیش بینی خوب است، که می تواند به پیش بینی موفقیت ERP شرکت‌ها قبل از پیاده سازی سیستم کمک نماید. 

برق 87. پیشبینی قیمت کوتاه مدت مبتنی بر موجک-ELM ترکیبی، برای بازار برق

پیشبینی قیمت کوتاه مدت مبتنی بر موجک-ELM ترکیبی، برای بازار برق 
    چکیده ــ پیشبینی دقیق قدمت برق، چالشی بزرگ برای شرکت کنندگان و مدیران بازار می باشد، زیرا قیمت الکتریسیته دارای نوسانات بسیاری است. پیشبینی قیمت نیز، مهم ترین هدف مدیریتی برای مشارکت کنندگان در بازار است، چرا که مبانی بیشینه کردن سود را، تشکیل می دهد. این مطالعه، عملکرد یک تکنیک شبکه عصبی جدید را بنام ناشین یادگیری سریع (ELM)، در مساله پیشبینی قیمت، بررسی می کند. با در نظر داشتن خط مربوط به بازهای برق که دارای نوسانات بسیاری در قیمت هستند، تکیه به یک تکنیک، خیلی هم سودمند نمی باشد. بنابراین، ELM با تکنیک موجک همراه شده است و یک مدل پیوندی (مرکب) را به نام WELM (ELM مبتنی بر موجک) را تشکیل داده است تا دقت پیشبینی و نیز قابلیت اطمینان آن را، بهبود بخشد. در این روش، ویژگی های بی همتای هر ابزار، تکریب شده اند تا الگوهای مختلفی را در اطلاعات، بدست آورند. قدرت این تکنیک، با استفاده از روش مجموع شده، بهبود بیشتری می یابد. عملکردهای مدل های ارایه شده، با استفاده از اطلاعات موجود در بازارهای برق انتاریو، PJM، نیویورک و ایتالیا، ارزیابی شده اند. نتایج آزمایشی نشان می دهند که روش پیشنهادی، یکی از مناسب ترین تکنیک های پیشبینی قیمت می باشد.     کلیدواژه ها: شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، تجدید ساختار، روش مجموع، ماشین یادگیری سریع (ELM)، پیشبینی قیمت، تبدیل موجک

برق 80. برنامه توسعه ی تولید و انتقال، با در نظر گرفتن حد بارگذاری با استفاده از نظریه ی گیم و ANN (شبکه ی عصبی مصنوعی)

برنامه توسعه ی تولید و انتقال، با در نظر گرفتن حد بارگذاری با استفاده از نظریه ی گیم و ANN (شبکه ی عصبی مصنوعی)
چکیده__ در این مقاله برنامه ی توسعه ی تولید و انتقال (TEF , GEP) با در نظرر گرفتن حد بارگذاری سیستم قدرت مطالعه شده است. از روش شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای ارزیابی حد بارگذاری سیستم قدرت _به دلیل ویژگی های حساسیتش_ استفاده شده است. بازسازی سیستم قدرت و جداسازی سازمان های تصمیم گیرنده ی توسعه ی تولید و انتقال، هماهنگی میان شرکت های تولید و انتقال را حیاتی تر ساخته است. از دیگر سو، پایداری ولتاژ، یکی از مشخصه های سطح امنیتی سیستم قدرت می باشد. در این مقاله، نخست الگوی بار یک سیستم قدرت 6-شینه توسعه یافته، و سپس با استفاده از مشخصه های حساسیت ANN بهترین شین برای افزایش بار، تعیین می شود. آنگاه، ارتباط متقابل استراتژیکی میان شرکت انتقال (trasco) و شرکت تولید (GenCo) برای TEP و GEP در یک بازار برق رقابتی _ با استفاده از تیوری گیم (GT)_ ارایه می شود. الگوریتم ارایه شده از سه مرحله ی بهینه سازی برای تعیین تعادل نش _بطوری که سودمندترین روش برای هردو سوی گیم در یک گیم برنامه ریزی توسعه، یافتنی باشد_ تشکیل می شود.

مدیریت 177. پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی

پیش‌بینی موفقیت ERP: یک رهیافت شبکه عصبی مصنوعی
کلیدواژه‌هابرنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) ؛ موفقیت ERP؛ مشخصات/عامل‌های سازمانی؛ شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ؛ سیستم خبره
چکیدهبه سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) بعنوان نمونه‌ای از سیستم‌های اطلاعات جدید اشاره شده است. با اینحال، دست یافتن به سطح مناسبی از موفقیت ERP متکی به عامل‌های گوناگونی است که این عوامل به یک محیط سازمانی یا پروژه‌ای وابسته هستند. در این مقاله، درمورد ایده پیش‌بینی موفقیت پیش از پیاده‌سازی ERP براساس مشخصات سازمانی، بحث شده است. همچنانکه با نیاز به ایجاد انتظارات از سازمان‌های ERP، یک سیستم خبره با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) برای بیان روابط بین برخی از عوامل سازمانی و موفقیت ERP توسعه داده شد. نقش سیستم خبره در آماده سازی برای به دست آوردن اطلاعات از شرکت های جدید که مایل به پیاده سازیERP هستند، و برای پیش بینی سطح محتمل موفقیت سیستم، است. برای این منظور، عامل‌های مشخصات سازمانی به رسمیت شناخته شده و مدل ANN توسعه داده شده است. سپس، با 171 داده بررسی شده به دست آمده از شرکت‌های خاور میانه که ERP  را تجربه کرده‌اند اعتباردهی می‌شوند. سیستم خبره آموزش دیده، با ضریب همبستگی متوسط 0.744پیش‌بینی می‌کند که نسبتاً بالا است و این ایده وابستگی موفقیت ERP به مشخصات سازمانی را حمایت می کند. علاوه بر این، نرخ طبقه بندی صحیح مجموع 0.685 نشان می دهد قدرت پیش بینی خوب است، که می تواند به پیش بینی موفقیت ERP شرکت‌ها قبل از پیاده سازی سیستم کمک نماید.