ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > توظيف الشبكة العصبية الإصطناعي...>الوصف

توظيف الشبكة العصبية الإصطناعية المتتالية للتنبؤ بالحالة الجوية في محافظة نينوي

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: طه، حذيفة حازم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: إسماعيل، ضحى سعد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع26
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 162 - 177
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 636174
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الإحصائي | الشبكة العصبية الإصطناعية | الحالة الجوية | التنبؤ | نينوي | العراق | المقاييس والإختبارات العلمية | مستخلصات الأبحاث
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذه الدراسة توظيف الشبكة العصبية الاصطناعية المتتالية وتدريبها على سلسلة بيانات الحالة الجوية لمحافظة نينوى وذلك للاستفادة من تدريبها على التنبؤ بالقيم المستقبلية للحالة الجوية في هذه المدينة، وبعد استحصال النتائج تم التعامل مع القيم المتنبأ بها من جراء استخدام الشبكة العصبية المتتالية ورسمها باستخدام برنامج Microsoft Excel وإيجاد نسبة التطابق ما بين القيم الأصلية والقيم المتنبأ بها لثمانية متغيرات وهي (درجة الحرارة (العظمى والصغرى) وسرعة الرياح والضغط الجوي والإشعاع الشمسي والتساقط المطري ونسبة الرطوبة والتبخر). إذ تم الحصول على نسبة تطابق عالية لبعض المتغيرات ما بين القيم المتنبئ بها والبيانات الحقيقية.

In this study, recruitment Cascade Artificial neural network and training on a series weather data for the province of Nineveh, and to take advantage of training to predict values for future case of weather in this city, and after obtaining the results the values forecaste have been dealt with by the using of Cascade Artificial neural network drawn using Microsoft Excel program and find a percentage of congruence between the original values and values forecaste out of eight variables, namely, (temperature(maximum and minimum) and wind speed, barometric pressure, solar radiation and precipitation rainfall, humidity and evaporation). A high match rate for some of the variables between the values forecaste values and real data has been to obtained
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.