فایل ورد کامل پیش بینی خشکسالی مدت زمان طولانی با مدل موجک ژن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی خشکسالی مدت زمان طولانی با مدل موجک ژن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۷ نتیجه گیری

در این مطالعه، مفاهیم تبدیل موجک و LGP برای توسعه مدل ترکیبی ضمنی ژن –موجک ، WLGP برای پیش بینی خشکسالی طولانی مدت LT با استفاده از PMDI و NINO 3.4 ارزش ها به عنوان پیش بینی کننده و شاخص PMDI آینده به عنوان یک پیش بینی ترکیب شدند. این مدل قادر است: (i) برای به دست آوردن طیف های موجک متوسط، (ii) برای تشخیص نوارهای طیفی قابل توجه (iii) پیش بینی PMDI آینده، و (iv) بهینه سازی تعداد نوارهای طیفی قابل توجه از طریق آن ویژگی تحلیل حساسیت مبتنی بر اکتشافات. استفاده WLGP در سراسر ایالت تگزاس پیشرفت چشمگیری در دقت بیش از مدل های ad hoc LGP به خصوص در ۶ و ۱۲- ماه پیش بینی LT ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل حساسیت در میان متغیر ورودی باندها نشان دادند که مقادیر پیشین PMDI تاثیر بیشتری از NINO 3.4 برای پیش بینی خشکسالی تا ۶ ماه LT دارند، در حالی که دومین پتانسیل بالایی برای پیش بینی خشکسالی برای ۶ از طریق ۱۲ ماه LT دارد.

عنوان انگلیسی:A gene–wavelet model for long lead time drought forecasting~~en~~

۷ Conclusions

In this study, the LGP and wavelet transform concepts were combined to develop an explicit hybrid gene–wavelet model, WLGP for long LT drought forecasting using PMDI and NINO 3.4 values as predictors and forthcoming PMDI index as a predictand. The model is capable: (i) to obtain the average wavelet spectra, (ii) to detect the significant spectral bands (iii) to forecast future PMDI, and (iv) to optimize the number of significant spectral bands via its heuristics-based sensitivity analysis feature. The application of the WLGP across the State of Texas provided significant improvement in accuracy over the ad hoc LGP models particularly at 6 and 12- month LT forecasting. Sensitivity analysis among input variable bands indicated that the preceding values of PMDI have higher impact than NINO 3.4 for drought forecasting up to 6-month LT, whereas the latter has high potential to forecast drought for 6 through 12-month LT.

$$en!!