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"
Защита персональных данных в медицинском учреждении, диплом по защите информации9 240 ₽
Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (учет рабочего времени сотрудников)10 680 ₽
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов7 344 ₽
Разработка информационной системы учета трафика в ЛВС компании, Диплом по информатике8 748 ₽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 обратился в эту компанию, чтобы заказать дипломную работу по программированию, поскольку их специализация связана с выполнением студенческих проектов в области информационных технологий. Во время сотрудничества я убедился, что автор — опытный и надёжный специалист, который ответственно подходит к своим обязанностям перед заказчиками. Я остался полностью удовлетворён результатом, и защита прошла успешно.
Обратилась в данную компанию по рекомендациям друзей, так как они получали высокие оценки и сама предоставленная работа была неполохого качества. Ну и собственно говоря не пожалела. Не скажу что я сама не могла бы написать дипломную работу, но в связи с выпуском, навалилось много дел, по работе, и дипломная работа очень ответственная часть жизни и я бы не смогла пройти если бы сдала черти что, хоть какую работу, как это бывает с рефератами обычно. Прошла антиплагиат, а это самое главное, спасибо ребятам.
Заказывала в этой компании дипломную работу по проектированию информационной системы. Осталась довольна результатом. Порадовала оперативная обратная связь: на все вопросы отвечали быстро и по делу. Все правки по замечаниям руководителя внесли бесплатно и в кратчайшие сроки, что очень важно в горячую пору защиты. Ну и вишенкой на торте стала бесплатная рецензия к диплому, которую не пришлось заказывать отдельно.
Коротко о главном!
Хочу сказать что очень благодарна за то понимание с которым относились по написанию к моей дипломной работе.
Со мной на связи и в переписке были круглосуточно- исправления делали без задержек.
Спасибо что Вы есть!!! ?
Никогда не думала, что буду обращаться к кому-то за написанием дипломной работы, но в связи с очень высокими требованиями научного руководителя решила на свой страх и риск обратиться сюда. Спасибо данной компании за мои восстановленные нервы и ментальное здоровье. Всегда на связи, понравилось, что все правки, которые возникали у научного-все вносилось и причем без доплаты, вопросов. Вошли в положение и написали все достаточно быстро, причем учли то, что ранее я сама уже написала. За цену отдельный лайк.
