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 информатике7 290 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽
Методика обеспечения защиты информации WEB-сервера от XSS атак на основе многокритериального выбора, ВКР безопасность информационных систем9 900 ₽
Разработка сайта для онлайн заказа и доставки еды5 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 |
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.
Отличный сервис, буквально выручил меня! Как-то туго у меня учеба шла в этом году, дипломную сам написать не смог. Обратился сюда, рассказал, что нужно сделать. В итоге, получил отличный балл! Большое вам спасибо, что выручили в сложной ситуации. Кстати, взяли совсем немного, особенно, если учитывать, как хорошо сделали мою работу, определенно рекомендую.
Из-за высокой загруженности не успевал написать дипломную по программированию самостоятельно, поэтому обратился в эту компанию. Ребята очень отзывчивые, договорились обо всём быстро. Антиплагиат прошел без проблем, однако пришлось столкнуться с такой проблемкой, как небольшие замечания от руководителя, но с этим решили тоже быстро, внесли коррективы, причем без доплат, и все остались довольны.
Во-первых, сразу же оценила, что на мои письма быстро отвечают, а не морозятся, заставляя понервничать, а во-вторых, с самой работой справились на все 5, как и оценил преподаватель) Даже исправлять ничего не пришлось, чему я была приятно удивлена. Со всеми бы так проходило сотрудничество)
Практически вся наша группа заказывала дипломные работы здесь. Привлекли адекватные цены, качество работы, высокая степень уникальности. Также презентация и доклад входят в комплект работы, их не нужно дополнительно оплачивать, как в других компаниях. Лично от моей работы руководитель был в восторге, очень хвалил, в итоге защитилась очень хорошо.
