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"
Разработка информационной системы учета трафика в ЛВС компании, Диплом по информатике8 748 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров и продаж для торговой компании11 040 ₽
Построение защищенного электронного документооборота в организации, диплом по защите информации9 000 ₽
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 11 400 ₽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 |
Помогли мне доработать и подредактировать мою дипломную работу по программированию. Хотелось хотя бы что-то сделать самому, а когда уже силы кончились обратился сюда. О ребятах я знал от старших по универу, знал, что сервис проверенный, поэтому без сомнений к ним обратился. Особенно понравились комментарии к дописанному коду. Благодаря им я разобрал некоторые моменты, без шуток) По замечаниям дипломного руководителя, кстати, все решалось без доплаты и ждать не пришлось особо.
Были проблемы с дипломной работой. Очень боялся того, что не успею сделать. У нас преподы строгие и нужно было что-то делать. Вообщем, порекомендовали обратится сюда. В итоге, проконсультировали меня по всем моментам. Стало интересно и решил сотрудничать. Порадовал тот факт, что используются современные средства разработки для написания программ. Сдал на 5. Порекомендую
Обращался по вопросу дипломной работы для Синергии. Тема сложная, для меня практически неподъемная, по автоматизации отдела продаж. Ответ на письмо получил быстро, всё доступно написали и объяснили. Такую работу сам бы не одолел, во первых нет достаточно знаний по этой теме, а во вторых времени дефицит перед НГ. Выполнили в срок, обратную связь поддерживали регулярно. Доволен не то слово, спасибо.
Мне надо было срочно написать дипломную работу и тут мне оказали огромную помощь. Здесь помогли с написанием работы по информационным технологиям с отличным результатом. Всё было выполнено в соответствии со всеми требованиями и стандартами, а качество работы было на высоком уровне. Рекомендую.
От всей души хочу поблагодарить компанию за хорошую работу и высокий балл! Нужно было сделать диплом по проектированию информационных систем - тему раскрыли максимально подробно. Все грамотно, складно и информативно - приятно, когда люди ответственно относятся к своей работе. Считаю, что цена за услуги компании полностью оправдана высоким качеством.
