ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام طريقة المتوسطات المتحر...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

استخدام طريقة المتوسطات المتحركة لتحسين عمل شبكة المدرك في التنبؤ بالحالة الجوية

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: طه، حذيفة حازم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عثمان، عمار أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع26
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 137 - 161
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 636170
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تكنولوجيا المعلومات | الحالة الجوية | التنبؤ | الموصل | العراق | الشبكات العصبية الإصطناعية | المقاييس والإختبارات المعملية | المجتمع العراقي
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذه الدراسة توظيف شبكة المدرك العصبية وتدريبها على سلسلة بيانات الحالة الجوية لمدينة الموصل وذلك للاستفادة من تدريبها على التنبؤ بالقيم المستقبلية للحالة الجوية في هذه المدينة ولكن بعد استحصال النتائج التي كانت مرضية الي حد ما تم التعامل مع القيم المتنبأ بها من جراء استخدام شبكة المدرك العصبية باستخدام المتوسطات المتحركة حيث تم تعديل النتائج وذلك من خلال جمع أربع قيم سابقة للقيمة الحالية المتنبا بها مع القيمة الحالية المتنبأ بها وقسمة الناتج على خمسة وذلك لزيادة دقة القيمة المتنبا بها. وكانت نتائج هذه الطريقة جيدة حيث ازدادت نسبة التطابق ما بين القيم المتنبأ بها والبيانات الحقيقية المختزلة لهذا الغرض بشكل كبير.

In this study, recruitment network perceived nervousness and training on a series of weather data for the Mosul city, and to take advantage of training to predict values for future case of weather in this province, but after obtaining the results, which were satisfactory to some extent been dealing with the predicted values Almtbo out as a result of using perceived neurons using moving averages where the results have been modified through a collection of four values previous to the current predicted value and dividing the results by five so as to increase the accuracy of the predicted value. This method is very gorgeous, where the proportion of congruence between the predicted values and real data isolated for this purpose is great.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.