Разработка ИС для краткосрочного прогнозирования погоды с использованием нейросетевых алгоритмов
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Автоматизация приема заявок на ремонт и модернизацию персональных компьютеров8 748 ₽
Защита персональных данных в медицинском учреждении, диплом по защите информации7 700 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации10 680 ₽
Методика обеспечения защиты информации WEB-сервера от XSS атак на основе многокритериального выбора, ВКР безопасность информационных систем11 880 ₽Описание
Работа выполнена и представлена в 2018 году.
Успехи в расчете погоды и климата сопряжены с достижениями в области создания систем наблюдения, моделей прохождения атмосферы и океана, а также ИТ обработки огромных потоков данных.
В задачах прогнозирования (от часов до недели) основную роль играют начальные данные, пространственное нахождение модели и корректный параметрический учёт подсеточных неадиабатических процессов. Корректность прогнозов на большие сроки зависит от возможности сопряжённых моделей океана и атмосферы описать изменения температуры океана, влажности почвы и снежного покрова. Все модели современного климата направлены на изучение реакции систем климата на воздействия природного и неприродного происхождения.
Имеющиеся системы прогноза развиваются посредством технологий прогноза погоды, включая ансамблевый прогноз, к полноценной закрытым системам прогнозирования поведения среды, заключая в себе атмосферу, сушу, океан, эко сферу и другие характеристики, такие как концентрации газов, аэрозолей и примесей. Подобные внедренные прогностические системы не имеют ограничений между временными масштабами, дисциплинами средами. Они могут на совокупной технологической основе обрабатывать данные, проводить прогнозы на временных масштабах от десятков минут до десятков лет, оценить риски разных опасных природных явлений: наводнений, штормов, оползней и т.д.
В настоящее время повышение эффективности прогнозирования метеорологических условий остаётся актуальной задачей для науки. Данные о погоде и прогнозирование имеют существенное значение в ряде отраслей: экономика, авиация, строительство, сельское хозяйство и др., так как планирование и проведение различных видов мероприятий и работ во многом зависит от погодных условий.
Для создания нейронной сети необходимо собрать данные для обучающей выборки. В качестве входных значений будут выступать ряд показателей, которые влияют на погоду: температура воздуха, влажность, атмосферное давление и ветер. Выходным параметром будет прогноз погоды.
В качестве алгоритма для обучения нейронной сети был выбран метод обратного распространения ошибки. Суть данного метода заключается в распространении сигналов ошибки от выходов сети к её входам в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы [2].
Для возможности прогнозирования погоды в среде Matlab была написана программная реализация многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки, со следующими параметрами обучения: шаг обучения а=0.042; среднеквадратичная ошибка Em = 0,53; весовые коэффициенты и пороговые значения инициализируются случайным образом; количество входных нейронов равно 5; количество скрытых нейронов равно 50. Данные параметры обучения показали наилучший результат при обучении многослойной нейронной сети.
Проект включает в себя готовое программное обеспечение на PHP и СУБД MySQL.
Характеристики
Файлы схем | да |
Год | 2018 |
Программа с исходниками | да, php |
Успешно защитил диплом на твердую четверку, хоть мог и лучше, предварительно обговорив все с Иваном, чем хочу выразить благодарность, был на связи, помогал, подсказывал. Всем советую.
Выполненная работа на тему «Автоматизация учета инвестиций и ценных бумаг» для университета «Синергия» полностью соответствует заявленным требованиям. Проведен анализ современных FinTech-решений, предложена архитектура программного модуля. Особо отмечу профессионально подготовленный дополнительный материал: презентация отражает ключевые аспекты, речь для защиты логично структурирована, аннотация емкая. Наличие графика работ и листа соответствия упростило процесс оформления. Защита прошла успешно.
Заказывала диплом по психологии в Синергии. Тема: «Влияние стресса на эффективность удаленных сотрудников». Сделали за три недели. Уникальность была выше 80%, как и обещали. На защите задали всего пару вопросов, поставили «хорошо». Осталась довольна, сервис выручил.
Обращался в diplom-it.ru в полной растерянности: до сдачи ВКР оставалось меньше месяца, а тема по цифровой трансформации малого бизнеса была только в общих чертах. Сомневался, стоит ли доверять такие сложные расчеты сторонним авторам.
Результат превзошел ожидания. Мне оперативно подобрали автора, который явно разбирался в предмете. Работу прислали четко по графику, отдельным бонусом шла презентация и речь для защиты. Было пару правок от научрука — по таблицам и формулировке выводов. Ребята все исправили за два дня без лишних вопросов.
Защита в Синергии проходила онлайн, длилась минут 10. Комиссия похвалила структуру и практическую часть. Получил «отлично». Для меня это был не просто заказ работы, а настоящий учебный разбор темы. Огромное спасибо за ответственность и качество. Рекомендую, особенно если учитесь на дистанционке и времени на глубокое погружение нет.
Заказывал диплом на тему «Автоматизация процесса контроля обслуживания» для «Синергии» (Цифровая экономика). Работа просто огонь! Все четко, по делу, плюс полный комплект: презентация, речь, аннотация. Особенно порадовал готовый график внедрения системы. Защитился на отлично, спасибо!
