مقایسه میان یابی داده های ماهانه بارش با استفاده از روش کریجینگ و شبکه عصبی

اختصاصی از کوشا فایل مقایسه میان یابی داده های ماهانه بارش با استفاده از روش کریجینگ و شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: مقایسه میان یابی داده های ماهانه بارش با استفاده از روش کریجینگ و شبکه عصبی  

• نویسندگان: حامد مازندرانی زاده ، پیمان دانش کار آراسته ، معصومه السادات هاشمی طامه  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 5 صفحه می باشد.

چکیــــده:

بارندگی در تحقیقات و پژوهش های کاربردی مطالعات منابع آب به عنوان مهمترین فاکتور برنامه ریزی در نظر گرفته می شود. در مطالعات از داده های بارندگی ایستگاه های هواشناسی استفاده می شود. در مواردی که بعلت صعب العبور بودن فاقد ایستگاه باشد و داده های معتبر بارندگی وجود نداشته باشد از روش های میانیابی، داده های بارش تخمین زده می شود. در این پژوهش 6 سال آماری (2006-2011)، 36 ایستگاه هواشناسی موجود در استان قزوین مورد مطالعه قرار گرفته است. در بین روش های میانیابی روش متداول زمین آمار و شبکه عصبی مورد بررسی قرار گرفت. به نحوی که 20% از ایستگاه ها را به عنوان داده های ارزیابی روش ها در نظر گرفته شده است. شاخص تعیین بهترین روش، میانگین انحراف خطا (MBE)، میانگین مربعات خطا (MSE) و و ضریب همبستگی (R2) که از روی داده های اندازه گیری شده و محاسبه شده بدست آمد به عنوان شاخص های مقایسه دو روش در نظر گرفته شده اند. نتایج نشان می دهد شبکه عصبی که با استفاده از پارامترهای صحیح آموزش دیده باشد از توانایی بیشتری در تخمین و برازش داده ها به سایر نقاط فاقد آمار برخوردار است.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران استفاده از مدل بارش -رواناب در برآورد دبی طراحی سازه های هیدرولیکی

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران استفاده از مدل بارش -رواناب در برآورد دبی طراحی سازه های هیدرولیکی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران استفاده از مدل بارش -رواناب در برآورد دبی طراحی سازه های هیدرولیکی با فرمت pdfدر 135صفحه.

این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز پایان نامه ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این پایان نامه را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.                                                 

پایان نامه ارشد عمران استفاده از مدل بارش رواناب در برآورد دبی طراحی سازه هیدرولیکی

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه ارشد عمران استفاده از مدل بارش رواناب در برآورد دبی طراحی سازه هیدرولیکی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

چکیده : در این مقاله ابتدا انواع مدل های بارش – رواناب مورد بررسی و سپس مدل بارش – رواناب HEC – HMS به منظور برآورد دبی طراحی سازه های هیدرولیکی در حوضه آبریز کن واقع در شمال غربی تهران مورد استفاده قرار گرفت . ارزیابی توان مدل HEC – HMS در برآورد دبی پیک در SCSI و SCS II با بهره گیری از رابطه کالیفرنیا در SCSI و بهره گیری از زمان تمرکز واقعی مناسبترین برآورد را دارند . در مدل SCS تیپ I و II با افزایش مقدار CN خاک به حالت اشباع نزدیکتر و نفوذپذیری آب کمتر می گردد در نتیجه دبی پیک با افزایش CN افزایش می یابد.همچنین با افزایش زمان تمرکز میزان دبی پیک برآورد شده توسط HEC – HMS کاهش می یابد.

دانلود مقاله و تحقیق کامل در مورد پیش بینی بارش باران به کمک شبکه عصبی مصنوعی (تعداد صفحات 34 )

اختصاصی از کوشا فایل دانلود مقاله و تحقیق کامل در مورد پیش بینی بارش باران به کمک شبکه عصبی مصنوعی (تعداد صفحات 34 ) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

بدر سالهای اخیر خسارتهای ناشی از سیل در بسیاری از مناطق جهان رشد صعودی داشته است که بارشهای غیر مترقبه به عنوان یک عامل تهدید کننده در احتمال وقوع سیل محسوب می شود. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار معضل سیل نقش مهمی بر عهده دارد. به منظور جلوگیری از خسارات ناشی از سیل و سعی در کنترل ومهار آن ضرورت ، اهمیت پیش بینی بارش امری اجتناب ناپذیر به نظر می رسد. زیرا با اطلاع از میزان بارندگی ، می توان امکان وقوع سیل را در منطقه پیش بینی و اقدامات لازم را به عمل آورد. در مناطق آسیب پذیر ، ایجاد یک ساختارهای دفاعی در برابر سیل مهم و جدی است و پیش بینی به موقع بارش نیز عاملی بوده که برای مقابله با سیل و اهداف مدیریتی آن از اهمیت بیشتری برخوردار است. با توجه به اینکه پیش بینی بارش تابع عوامل عوامل بسیاری از جمله فشار ، دما ، باد و … می باشد ، و همچنین محدودیت هایی از قبیل نبود اطلاعات بارش در مقیاس های زمانی و مکانی مناسب ، استفاده از روش های معمول از پیچیدگی های زیادی برخوردار است. تحلیل نتایج خروجی مدل شبکه عصبی نشان داده که این مدل توانایی بهتر و دقت بالایی برای پیش بینی بارش نسبت به روش های آماری معمول داشته است و با افزایش فاکتورهای ورودی ، شبکه دقت بالاتری را در پیش بینی ارائه می دهد در صورتی که اگر شبکه ورودی کمتری داشته باشد خطای بیشتری را دارا می باشد.

فهرست :

مقدمه

تشریح موقعیت مکانی

مواد و روش کار

شرح راه کار اول

نحوه ورود داده ها

نمودار شماتیک شبکه عصبی مصنوعی

خروجی شبکه عصبی مصنوعی

خروجی تحلیل و آنالیز نتایج داده ها

پیشنهاد هایی برای تحقیق بیشتر

معیارهای صحت نتایج و روش حل

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

آمار بارش ماهیانه ایستگاه هواشناسی کرمان

معیار تعیین پیش بینی پذیر بودن داده های بارش

دانلود پروژه گرافیکی بارش برف و باران در سی پلاس پلاس

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پروژه گرافیکی بارش برف و باران در سی پلاس پلاس دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

ر این پروژه از کتابخانه ی FreeGlut و ویژوال استدیو C++ 2010 استفاده شده است. این پروژه شامل سه بخش بارش برف و باران و تگرگ می باشد که دکمه های کنترلی سرعت و اندازه در آنها لحاظ شده است.