پیش بینی دمای بیشینه هوا با استفاده از تلفیق روش جستجوی عمیق در یادگیری ماشین ( AELM ) (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک بجنورد)

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

 پیش بینی دمای بیشینه هوا با استفاده از تلفیق روش جستجوی عمیق در یادگیری ماشین ( AELM ) (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک بجنورد) دارای ۱۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد پیش بینی دمای بیشینه هوا با استفاده از تلفیق روش جستجوی عمیق در یادگیری ماشین ( AELM ) (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک بجنورد)  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 پیش بینی دمای بیشینه هوا با استفاده از تلفیق روش جستجوی عمیق در یادگیری ماشین ( AELM ) (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک بجنورد)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پیش بینی دمای بیشینه هوا با استفاده از تلفیق روش جستجوی عمیق در یادگیری ماشین ( AELM ) (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی سینوپتیک بجنورد) :

تعداد صفحات : ۱۸

روند افزایشی دمایی کره زمین به علت اثرات مخربی که دراد، همواره توجه بسیاری از دانشمندان را به خود جلب نموده است و در نتیجه روش های متنوعی برای پیش بینی وضعیت دمایی توسعه یافته است شبکه عصبی مصنوعی،یک ابزار قدرتمند برای مدل سازی پویا از سیستم های فیزیکی غیر خطی و برای پیش بینی پارامترهای خاص سیستم های پیچیده به شمار می رود. مجموع داده های مورد استفاده در این مقاله مربوط به ایستگاه هواشناسی فرودگاه بین المللی بجنورد می باشدکه آموزش و ازمون مدل شبکه عصبی در این پژوهش طی سال های ۱۳۵۶ تا ۱۳۹۶ صورت پذیرفته است. در این تحقیق روش یادیگری عمیق AELM مورد ارزیابی قرار گرفته و که با مقایسه سنجه های آماری مختلف از قبیل MSE,RMSE اموزش و آزمون روش های مذکور به انتخاب بازه زمانی مذکور جهت آموزش مدل برای پیش بینی دمای بیشنه در ایستگاه هواشناسی بجنورد پرداختیم. نتایج این مقاله نشان داد که بین چند مدل پیشنهادی MSE,RMSE مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق دارای کمترین درصد خطای برآورد ممکن در داده های ازمون و آموزش می باشد که به طبع در کاهش نویز در پیش بینی دمای کمینه طی روزهای آینده اثرگذار خواهد بود.