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"
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации8 900 ₽9 900 ₽
Методика обеспечения защиты информации WEB-сервера от XSS атак на основе многокритериального выбора, ВКР безопасность информационных систем9 900 ₽
Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (учет рабочего времени сотрудников)8 900 ₽
Разработка корпоративного мессенджера, дипломная работа по прикладной информатике в экономике8 900 ₽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 |
Второй раз уже заказывают у них помощь с работой, остаюсь доволен. Очень радует что бесплатно рецензию пишут. Во второй раз были некоторые замечания по работе от руководителя, все устранили без проблем, быстро. Качество написания работы отличное, уровень антиплагиата очень высокий. Также нравится, что есть разные способы оплаты написанной работы.
Я по совету обратилась, когда искала кто мне сможет помочь с написанием дипломной работы. Меня условия тут привлекли, есть разные способы оплаты, также без проблем вносят корректировки, если потребуется. Я очень довольна, что именно сюда обратилась - осталась полностью довольна результатом! Тут реально идут на встречу клиенту, администрация очень хорошая!
Обратился сюда по рекомендации знакомых, тема диплома была не простая, связанная с проектированием ЛВС, но тут взялись. Работа кстати получилась отличная, хоть преподаватель и сделал пару замечаний, но ничего критичного там не было. Ответ в чате был быстрым, пообщался заодно с исполнителем и только убедился что человек в теме. Сотрудничеством доволен, поддерживали на всех этапах, качество работы хорошее, ну и по срокам даже раньше справились.
Я долго не мог собраться с мыслями и поэтому до последнего тянул с дипломной работой, поэтому решил обратиться за помощью в этот сервис. В итоге я получил оригинальный проект с высоким уровнем антиплагиата, помимо отличной работы с 0, я получил также устранять замечания руководителя дипломного проектирования без доплаты и достаточно быстро. Рекомендую!
Заказывала дипломную работу, после оставленной заявки быстро получила ответ на свой запрос, стоимость и сроки работы. Менеджер был вежлив. Оплатить можно любым удобным способом, я оплатила картой, без комиссии.
Работа с высоким уровнем антиплагиата. Любые проверки прошло на «ура».
Сайту можно доверять, проверено. Буду обращаться еще за работами.
