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"
Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (учет рабочего времени сотрудников)10 680 ₽
Разработка корпоративной вычислительной сети с использованием технологии VPN, диплом по сетям8 400 ₽
Защита персональных данных в медицинском учреждении, диплом по защите информации9 240 ₽
Разработка информационной системы учета кредитования физических лиц8 208 ₽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 |
Я в полном восторге! Заказала здесь диплом по психологии (тема была очень узкая, связанная с тревожностью у студентов) для МУ им. Витте. Сомневалась до последнего. Автор сработал блестяще! Не просто собрал теорию, а грамотно составил программу эмпирического исследования, предложил релевантные методики. Работа была глубокой и действительно научной. При защите комиссия отметила практическую значимость и качественный анализ данных. Рекомендую всем студентам-психологам, кто хочет сэкономить нервы и время!
Обратился в компанию для разработки выпускной квалификационной работы по бизнес-информатике. ВУЗ — МИРЭА, тема касалась анализа ИТ-инфраструктуры и предложений по ее оптимизации. Работу выполнили в оговоренные сроки. Текст был структурирован, содержал не только теоретическую часть, но и грамотно проработанный аналитический раздел с расчетами. Все требования вуза (включая оформление) были соблюдены. Внес пару правок по практической главе — исполнитель отреагировал оперативно. Работа защищена на хорошо. В целом, услуга соответствует заявленной стоимости. Рекомендую.
Работа была сложная, на стыке нескольких областей. Требовалось не просто описать технологию, а спроектировать архитектуру решения и разработать план его внедрения с расчетом экономической эффективности. Меня привлекло то, что со мной работал не один автор, а команда (куратор, технический специалист по блокчейну и экономист). Результат превзошел ожидания: был предоставлен детальный технический проект, написанный с использованием профессиональной нотации (UML), проведен SWOT-анализ внедрения и рассчитан срок окупаемости. Для защиты подготовили яркую презентацию и тезисы. Работа получила высокую оценку за комплексный подход.
Тема про аудит безопасности. Всё четко, по делу, без воды. Спасибо.
Сроки поджимали, до защиты оставалось меньше месяца. Обратился сюда как в последнюю инстанцию. Менеджер сразу предупредил о возможной доплате за срочность, но подключил самого опытного автора по 1С. Коммуникация была на высоте: автор выходил на связь в любое время суток, согласовывал каждый раздел. Работа была выполнена за 3 недели. Она включала не только теорию по ERP-системам, но и детальное описание конфигурации под конкретный бизнес-кейс, что было ключевым требованием в «Синергии». Несмотря на спешку, оформление было идеальным. Сдал без проблем, спасибо за ответственность.
