فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی

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

 فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی دارای ۴۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی :

تخمین و پیش بینی بارش نقش اساسی و مؤثری در مدیریت مخازن سدها، کنترل سیلاب، خشکسالی و تأثیر زیادی بر مدیریت منابع آب ایفا می کند. به همین دلیل موردتوجه متخصصان آب می باشد. بارش (بارندگی) از مهمترین عناصر اقلیمی می باشد که در تعیین و پراکندگی دیگر عناصر اقلیمی نیز موثر است. به بیان دیگر بارش به عنوان یکی از عناصر مهم هواشناسی، مطرح می باشد که شناخت لازم از میزان این عنصر، تغییرات و پیش بینی آن، به جهت داشتن برنامه ریزی دقیقتر در مدیریت بخش های کشاورزی، اقتصادی و اجتماعی ضروری می باشد. به طور کلی مساله پیش بینی میزان بارش در یک منطقه دارای اهداف مختلفی است که برخی از این اهداف را می توان به شرح زراعت گندم دیم، وضعت مزان علوفه مرتع، تخمین مؤثر بر نرخ رشد گاه و غیره بیان کرد. بنابراین پیش بینی نرخ بارش اهمیت بسیار بالایی دارد و باید برای افزایش دقت پیش بینی بارش و کاهش خطا روشی موثر ارائه کرد.

فایل کامل و عالی سی و هفت صفحه تخمین میزان بارش مبتنی بر سیستم استنتاج عصبی
فهرست مطالب:

فصل اول:مقدمه

۱-۱- مقدمه ۱

فصل دوم:مرور ادبیات و سوابق مربوطه

۲-۱- مقدمه ۴

۲-۲- هواشناسی ۵

۲-۲-۱- تاریخچه هواشناسی ۵

۲-۳- تفاوت‌های هواشناسی و اقلیم‌شناسی ۶

۲-۴- ایستگاه هواشناسی ۷

۲-۵- سیستم¬های خودکار هواشناسی ۸

۲-۵-۱- مزایای ایستگاه های خودکار ۸

۲-۶- مولد داده¬های هواشناسی ۹

۲-۷- تخمین داده¬های هواشناسی ۹

۲-۸- مفهوم بارش ۱۰

۲-۸-۱- انواع بارندگی¬ها ۱۱

۲-۹- روش¬های سنتی اندازه¬گیری بارش باران سنج¬ها ۱۲

۲-۱۰- برآورد بارش از طریق تکنیک¬های سنجش از دور ۱۲

۲-۱۱- برآورد بارش از طریق روش¬های مبتنی بر تصاویر باند مرئی و مادون قرمز ۱۳

۲-۱۲- برآورد بارش از طریق تکنیک¬های مبتنی بر داده¬های میکروموج غیر فعال ۱۳

۲-۱۳- برآورد بارش از طریق تکنیک¬های مبتنی بر ترکیب روش¬های مادون قرمز ۱۴

۲-۱۴- خطاهای سیستماتیک تجهیزات و داده¬های پارامترهای اقلیمی ۱۴

۲-۱۴-۱- دما ۱۵

۲-۱۴-۲- بارش ۱۶

۲-۱۴-۳- فشار ۱۷

۲-۱۵- یادگیری ماشین ۱۸

۲-۱۵-۱- فرآیند آموزش و تست مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ۱۹

۲-۱۵-۲- الگوریتم‌های یادگیری با نظارت ۲۰

۲-۱۵-۳- الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت ۲۰

۲-۱۵-۴- الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی ۲۱

۲-۱۶- مطالعه بر روش های پیش بینی بارش ۲۱

۲-۱۶-۱- پیش بینی بارش شهرستان نوشهر با ترکیب شبکه عصبی مصنوعی ۲۲

۲-۱۶-۲- پیش¬بینی بارش ماهانه استان اردبیل با استفاده از مدل¬های ANN و WANN23

۲-۱۶-۳- پیش¬بینی دقیق کمینه و بیشینه دما، میزان بارش باران، سرعت باد و وقوع طوفان۲۴

۲-۱۶-۴- ارائه الگوریتم جدید شبکه عصبی بازگشتی آموزش دیده ۲۴

۲-۱۶-۵- پیشبینی میزان بارش باران با رویکرد نظریه سیستم خاکستری ۲۵

۲-۱۶-۶- پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک ۲۵

۲-۱۶-۷- پیش بینی بارش سالانه اردبیل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ۲۶

۲-۱۶-۸- مدل جدید برای پیش¬بینی خشکسالی با استفاده از شاخص خشکسالی گذشته ۲۶

۲-۱۶- ۹- تجزیه و تحلیل عملکرد و اجرای یک سیستم پیش بینی وضعیت هوا ۲۷

۲-۱۶-۱۰- پیش بینی بارندگی برای ایالت کرالای هند ۲۷

۲-۱۷- جمع بندی ۲۸

فصل سوم: نتیجه¬گیری

۳-۱- نتیجه¬گیری ۴۵

منابع ۴۷