طبقه بندی تغییرات بارش بوشهر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ann مبتنی بر مدل خودسازمانده کوهوننsom
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تربیت معلم تهران
- نویسنده اسماعیل احمدی
- استاد راهنما بهلول علیجانی زهرا حجازی زاده
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1382
چکیده
دراین پایان نامه کارایی شبکه های عصبی مصنوعی ann به عنوان یک ابزار مناسب برای مطالعه تغییرات اقلیمی میان و بلند مدت آزمایش شده است. همچنین روشی برای طبقه بندی تغییرات درونی داده های اقلیمی ، رژیم بارش ، بررسی شده است.دراین مطالعه داده های ثبت شده بارش ایستگاه بوشهر برای یک دوره بلندمدت به عنوان ورودی مدلهای ann و آنالیز خوشه ای بکار رفته است.داده های تحلیل شده بارش، بازه زمانی 1961 تا 2000 را در برمی گیرد.نتایج نشان می دهد که مدل ann در تشخیص مشخصه های فرعی تواناتر می باشد.همچنین این مدل، طبقه بندی واقعی تری از داده ها ارائه می دهد.
منابع مشابه
طبقه بندی لندفرم ها با استفاده از شبکه های عصبی خودسازمانده(Self-organization map) (مطالعه موردی: حوضه آبخیز گاوخونی)
امروزه شناسایی لندفرمها و طبقه‌بندی زمین مبتنی بر روش کارشناسی می باشد که به صورت دستی و با استفاده از عکس های هوایی و نقشه های توپوگرافی انجام می شود که روشی وقت گیر و دارای دقت کمی می باشد. از این رو استفاده از روش های نیمه اتوماتیک و اتوماتیک به منظور طبقه بندی لندفرم ها برای افزایش دقت و سرعت کار، ضروری به نظر می رسد. این پژوهش سعی دارد که به طبقه بندی لندفرم ها بر اساس الگوریتم شبکه های...
متن کاملطبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام سطحی چند کاناله ساعد با استفاده از یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی
طبقه بندی با دقت بالای سیگنال الکترومایوگرام سطحی برای کنترل دست مصنوعی از عناوین مهم تحقیق در حوزه توان بخشی است. به ویژه آنکه با افزایش درجات آزادی، نرخ تشخیص درست بشدت کاهش می یابد. در مقاله حاضر بر اساس یک ساختار خودسازمانده فازی-عصبی جدید پیشنهادی پنج لایه، طبقه بندی سیگنال الکترومایوگرام چند کاناله انجام شده است. در این ساختار متناظر با ویژگی های ورودی، قواعد جدید ایجاد و وزن آنها بر اساس...
متن کاملطبقه بندی نظارت شده جوامع گیاهی شمشاد هیرکانی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در این پژوهش، کاربرد روش شبکه عصبی مصنوعی یا MLP در فرآیند تخصیص رلوه- گروه‌ها/جوامع‌گیاهی با استفاده از پایگاه اطلاعاتی ترکیب‌گیاهی جنگل‌های شمشاد هیرکانی (Buxus hyrcana Pojark.) ارزیابی شد. برای این منظور، نخست گروه‌های بوم‌شناختی و جامعه‌شناختی شمشاد هیرکانی به ترتیب با استفاده از نتایج دو روش عددی TWINSPAN و تجربی براون-بلانکه تعیین شد. نتایج هر دو دارنگاره عددی و تجربی طبقه‌بندی مشتمل بر 7...
متن کاملطبقه بندی میزان تبخیر و تعرق پتانسیل با استفاده از شبکه های عصبی خودسازمانده (Self Organizing Map)
تبخیـر و تعـرق پتانـسیل نقش مهمی در مطالعات کشاورزی، طرحهای مدیریت منابع آب، طراحی شبکه‌هـای آبیـاری و زهکشی و سازه‌های آبی دارد. با توجه به اهیمت این پارامتر در این مطالعه اقدام به طبقه بندی تبخیر و تعرق پتانسیل در جنوب استان فارس با استفاده از شبکه‌های عصبی خودسازمانده (SOM) شد. در این مطالعه داده‌های 7 پارامتر حداقل، میانگین و حداکثر دما، ساعات آفتابی، سرعت باد، حداکثر ساعات آفتابی و رطوبت ن...
متن کاملبرآورد تغییرات سطح پوشش جنگل های رودسر با استفاده از روش های طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال
امروزه کسب آگاهی و دانش در رابطه با پوشش گیاهی نقش مهمی را در مدیریت خاکها ایفا میکند. بااین وجود برآورد پوشش گیاهی به روش معمولی که شامل برآورد کلی از پوشش گیاهی است هم زمانبر است و هم اطلاعات چندان دقیقی را به دست نمیدهد. از این رو سنجش از دور فنآوری بسیار مفیدی است که به دلیل کاهش زمان و هزینه، بر سایر روشها ارجحیت داده میشود. در این تحقیق سعی بر آن شد با استفاده از تکنیکهای سنجش از د...
متن کاملبررسی تغییرات زمانی بارش در استان همدان با استفاده از مدلهای آماری و شبکه عصبی مصنوعی
تغییر اقلیم یکی از معضلهای کنونی جامعه بشری است و تهدید و بلای سیاره زمین به شمار میآید افزایش دمای کره زمین سبب تغییرات ژرف و وسیع در اقلیمهای زمین شده و باعثبروز تغییراتی در زمان و مکان بارش می شود که آسیبهای بسیاری را خصوصاً در دهه اخیر وارد کرده است. در این راستا این پژوهش با شناخت تغییرات و روند فصل و دوره بارش در گذشته به الگوهای مؤثر بارش در بازههای مختلف زمانی میپردازد و پیش بینی تغییرات...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
نوع سند: پایان نامه
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تربیت معلم تهران
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023