پیش بینی آب و هوا

اختصاصی از فی فوو پیش بینی آب و هوا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

برنامه جدید Weather Underground دقیق‌ترین پیش‌بینی آب و هوای محلی به علاوه رادار تعاملی، نقشه‌های ماهواره‌ی و هشدار آب‌ و هوای سخت را برای کاربران فراهم می‌:کند. این برنامه از جامعه‌ای منحصربه فرد و علاقه‌مند به هواشناسی نیرو می‌گیرد که اطلاعات زنده آب و هوا را از ایستگاه‌های موجود در حیاط خانه‌شان گزارش می‌دهند. این اطلاعات بدست آمده از مکان‌های مختلف به برنامه این امکان را می‌دهد که وضعیت دقیق آب و هوایی مربوط به منطقه شما را برایتان نمایش دهد. این برنامه از اطلاعات بیش از ۳۳۰۰۰ ایستگاه هواشناسی شخصی استفاده می‌کند.

دانلود پاورپوینت بررسی باکتری ها در سینوس های بینی

اختصاصی از فی فوو دانلود پاورپوینت بررسی باکتری ها در سینوس های بینی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هدف: بررسی باکتری ها در سینوس های بینی

مقدمه: در سینو سها استافیلوکوک ها معمولا به عنوان فلور نرمال پیدا میشود.70در صد افراد آرئوس را در بینی خود حمل می کنند.پس کوکسی های گرم مثبت ارزش گزارش کردن ندارند. اما باکتری های گرم منفی اگر در بینی باشد باید گزارش شود و معمولا هم ایجاد بوی بد
می کنند.همچنین در ترشحات بینی لام مستقیم ارزش ندارد.

وسایل مورد نیاز: KOH 3 درصد-وسایل رنگ آمیزی گرم-H2O2 3درصد-کوآگولاز لوله ای و لامی-محیط مانیتول سالت آگار-پلیت تست دی اکسی ریبو نوکلئاز-پلیت تست فسفاتاز-دیسک نئوبیسین.

روش کار: بعد از نمونه برداری از بینی با سواپ روی 3 محیط EMB//بلاد آگار و سالت آگار به صورت 3 فازی کشت داده و سواپ را داخل محیط بویون(Nutrition broth) میندازیم.روز بعد در محیط  بلاد کلنی هایی مشابه شکل زیر مشاهده شد.ویژگی کلنی ها کدر نرم ورنگ زرد بود.

یک قطره KOH3درصد روی لام ریخته شد و با لوپ از کلنی ها برداشته و داخل KOH به مدت 60 ثانیه حرکت داده و با کشت نیامدن معلوم شد باکتری گرم مثبت است.بعد رنگ آمیزی گرم انجام شد که به صورت کوکسی خوشه ای بود شبیه شکل زیر: 

شامل 6 اسلاید POWERPOINT

دانلود پروژه تحقیقی پیش بینی (Forecasting)

اختصاصی از فی فوو دانلود پروژه تحقیقی پیش بینی (Forecasting) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پروژه تحقیقی پیش بینی (Forecasting)

نوع فایل : Word 

تعداد صفحات : 60

فهرست و پیشگفتار

هر مدیری در تصمیم گیریهای خود به نحوی با پیش بینی سر و کار دارد. برخی از پیش بینی ها ساده و برخی دیگر پیچیده و مشکل می باشند. همچنین پیش بینی ها می توانند برای دوره های زمانی کوتاه مدت یا بلند مدت انجام گیرند. البته هیچگاه پیش بینی دقیقاً با واقعیت تطبیق نمی کند، و باید کوشید خطای پیش بینی به حداقل ممکن تقلیل یابد.
علمای مدیریت در زمان حاضر فنون و تکنیکهای مختلفی را برای پیش بینی ابداع کرده و در اختیار مدیران قرار داده اند. هریک از این فنون کاربرد خاص خود را دارد و با آگاهی از مجموعه آنها می توان پیش بینی های موفقتری را انجام داد. مدیران باید بکوشند تا مدلی را برای پیش بینی انتخاب کنند که پاسخگوی نیازهای سازمان و متناسب با فعالیتهای آن باشد. در بسیاری موارد ممکن است یک مدل ساده پیش بینی نتایج بهتری نسبت به یک مدل پیچیده ارائه دهد…

• 1 ) محدوده زمانی : 
• 2 ) آمار و ارقام داده شده : 
• 3 ) ارتباط اطلاعات با متغییر مورد نظر : 
• 4 ) هزینه : 
• 5 ) دقت : 
• 6 ) سادگی : 
• انواع شیوه های پیش بینی 
• پیش بینی قضاوتی 
• پیش بینی بر مبنای گذشته 
• پیش بینی علت و معلولی 
• پیش بینی قضاوتی – روش دلفی ( Delpni technique) 
• پیش بینی قضاوتی- روش توافق جمعی ( Panel consensus) 
• پیش بینی بر مبنای گذشته – روش میانگین متحرک ( Moving arserage)
• جدول (1) پیش بینی با استفاده از میانگین متحرک دوره های سه ماهه و چهار ماهه 
• محاسبه خطای پیش بینی در روش میانگین متحرک 
• پیش بینی بر مبنای گذشته – روش میانگین متحرک وزنی
• ( Weighted moving average ) 
• جدول شماره (3) خطای پیش بینی با دوره های سه ماهه و چهار ماهه 
• جدول شماره (3) پیش بینی به روش میانگین متحرک وزنی 
• پیش بینی برمبنای گذشته – روش نمو هموار ( Exponential smoothing)
• جدول شماره (4) پیش بینی فروش با 4 ر ه = و 7 ر ه = 
• جدول شماره (5) محاسبه پیش بینی با 4 ر ه = و 7 ر ه = 
• تجزیه و تحلیل حساسیت ضریب نمو هموار ( ) 
• 4 ) پیش بینی برمبنای گذشته : روش باکس – جنکینز ( The Box – Jenkins method) 
• پیش بینی بر مبنای گذشته – روشهای تعیین روند 
• پیش بینی بر مبنای گذشته – روش نمو هموار دوبل
• ( Double Exponential Smoothing ) 
• جدول شماره (6) پیش بینی تقاضا با استفاده از روش نمو هموار دوبل 
• پیش بینی بر مبنای گذشته – روش کمترین مجذورات
• (Trend Projection by least square method)
• جدول شماره (7) 
• جدول شماره (8) 
• پیش بینی علت معمولی – روش رگرسیون 
• جدول شماره (9) 
• جدول شماره (10)
• حال مقادیر به دست آمده در جدول را در روابط جدول شماره (11) میزان فروش در ارتباط با تعداد مشتریان 
• جدول شماره (12) مقادیر لازم برای محاسبه ضرایب معادله درجه 2
• ضریب همبستگی ( Corrolation Coeficiont) 
• سایر مدلهای پیش بینی علت ومعلولی 
• مدل اقتصاد سنجی ( Econometric model) 
• مدل داده- ستاده ( input – outqut model) 
• مدل شاخص راهنما ( Leading indicator model ) 
• مدل طول عمر ( Lifecycle model ) 
• پیش بینی به وسیلۀ تجزیه وتحلیل سریهای زمانی
• ( Forecasting by time Series Analyxi ) 
• جدول شماره (13) آمار فروش یک کارخانه طی 7 سال 
• تغییرات فصلی – روشهای تعیین شاخص فصلی ( seasonal index ) 
• 1 ) روش میانگین درصد 
• جدول شماره (14) شاخص فصلی
• 2 ) روش میانگین متحرک مرکزی جدول شماره (15) ماه های مختلف با وزن های معین شده 
• 3 ) روش رگرسیون 
• جدول شماره (16) شاخصهای فصلی محاسبه شده به روشهای مختلف 
• مدلهای پیش بینی در سریهای زمانی

پرسشنامه خوش بینی

اختصاصی از فی فوو پرسشنامه خوش بینی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل: doc
حجم فایل: 9 کیلوبایت
تعداد صفحات فایل: 2

قسمتی از محتوای متن پرسشنامه

خوشبینی کارکنان

1.شما پروژه هایی را انجام می دهید که پاداش زیادی از آن دریافت می کنید.

 

2.شما برای پست هایی تقاضا می دهید که آنها را می خواهید و به دست هم می آورید.

 

3.شما ارتقا پیدا می کنید.

 

4.شما سخنرانی مهمی را برای گروه انجام می دهید و افراد واکنش مثبت نشان می دهند.

 

مقیاس پرسشنامه

 

کاملاً موافقم

موافقم

نه مخالفم

نه موافقم

مخالفم

کاملاً مخالفم

(توضیحات کامل در داخل فایل)

متن کامل را می توانید دانلود نمائید چون فقط تکه هایی از متن در این صفحه درج شده به صورت نمونه

ولی در فایل دانلودی متن کامل

همراه با تمام متن با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند

موجود است

قیمت فایل فقط 5000 تومان

پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان

اختصاصی از فی فوو پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان  

• نویسندگان: رامین اسدپور اصل ، محمدتقی ستاری  

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

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

آب شستگی یکی از عمده ترین عوامل تخریب پایه پل ها می باشد. بنابراین، تخمین عمق حفره آبشستگی پایه پل ها جهت جلوگیری از واژگونی آنها از اهمیت زیادی برخوردار است. تاکنون فرمول ها و روابط تجربی زیادی همچون کلمن (1971)، لاراس (1963)، بروزرس (1977) و گانیاکتی (1986) برای این منظور ارائه شده است؛ اما این روابط از دقت مناسبی برخوردار نیستند. علاوه بر این، پیچیدگی مدل سازی فرایند آب شستگی سبب شده است تا از روش های جایگزین روابط تجربی، همانند روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان برای تخمین عمق آب شستگی پایه پل ها استفاده شود. پیش از این، از شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان شناخته شده ترین روش هوش مصنوعی، برای تخمین عمق آب شستگی پایه پل ها استفاده شده، اما عملکرد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (SVR) کمتر مورد بررسی قرار گرفته است. در تحقیق حاضر، عملکرد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان در تخمین عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل مورد بررسی واقع شده و نتایج حاصل از مدل با نتایج حاصل از روابط تجربی فوق الذکر مقایسه گردید. نتایج بدست آمده نشان داد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان نسبت به روابط تجربی ارائه شده از توانمندی قابل توجهی در پیش بینی عمق حفره آب شستگی 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. **

** 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. **