داده های روزانه50 ساله ی بارش و دمای شهرخوی از سال 1338 به بعد بصورت روزانه و در محیط اکسل
شامل میزان بارش و حداقل و حداکثر و میانگین دما روزانه شهر خوی
منبع این داده ها اداره کل هواشناسی کشور می باشد
از این داده های به راحتی می توان برای تجزیه و تحلیل های آماری روزانه، ماهانه، سالانه و فصلی دما و بارش استفاده کنید.
در صورت هرگونه سوال می توانید با اینجانب مکاتبه نمایید.
دانلود فوتیج بسیار زیبای بارش ذرات پارتیکل برای استفاده در تدوین فیلم
برای مشاهده دموی فوتیج اینجا کلیک کنید.
داده های روزانه 54 ساله ی بارش و دمای شهر زنجان در محیط اکسل از سال 1955 تا 2009
شامل میزان بارش و حداقل و حداکثر و میانگین دما روزانه شهر زنجان
منبع این داده ها اداره کل هواشناسی کشور می باشد
از این داده های به راحتی می توان برای تجزیه و تحلیل های آماری روزانه، ماهانه، سالانه و فصلی دما و بارش استفاده کنید.
در صورت هرگونه سوال می توانید با اینجانب مکاتبه نمایید.
این محصول در قالب پی دی اف و 203 صفحه می باشد.
این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران-سازه های هیدرولیکی 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 ازمنابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.
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