دانلود مقاله ISI مدل پیش بینی برای یکپارچه سازی شبکه های حسگر بی سیم داده ها و ابر رایانه

اختصاصی از فی فوو دانلود مقاله ISI مدل پیش بینی برای یکپارچه سازی شبکه های حسگر بی سیم داده ها و ابر رایانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی : مدل پیش بینی برای یکپارچه سازی شبکه های حسگر بی سیم داده ها و ابر رایانه

موضوع انگلیسی : A Data Predication Model for Integrating Wireless Sensor Networks and Cloud Computing    

تعداد صفحه : 6

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2015

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

ابر رایانه است، شده است ثابت می شود یک راه حل امیدوار برای مدیریت و پردازش داده های بزرگ با ارائه یک مرکز داده
محور و الگوریتم های کارآمد برای مدیریت و سازماندهی داده ها. یکی از منابع داده سیستم ابر است حسگر بی سیم
شبکه (شبکه گیرنده بی سیم). شبکه گیرنده بی سیم یک راه جدید برای منابع داده جریان که در آن داده شده است از دوره حاضر دریافت مختلف
سنسور. در نتیجه مقدار زیادی از اطلاعات انباشته شده در طول یک دوره کوتاه. آیا شبکه گیرنده بی سیم در منابع محدود به ریز
جریان اطلاعات دقیق منجر به مصرف انرژی جامع. در این مقاله، ما یک مدل پیش بینی داده ها است که ساخته شده است پیشنهاد
در گره های حسگر و استفاده شده توسط سیستم ابر برای تولید داده. هدف از مدل ارائه شده به معاف
گره های حسگر از ارسال حجم زیادی از داده و فقط در نتیجه شما در مصرف انرژی از باتری سنسور را کاهش دهد. ما به مدیریت
تدوین و فرموله معادله مدل پیش بینی به عنوان یک خط از طریق دو بردار n بعدی در N-فضا. نتایج اولیه نشان داد که
مدل ارائه شده قادر به دستیابی به داده های بهتر میزان خطا در مقایسه با تکنیک های پیش بینی سنتی است.

کلمات کلیدی: شبکه های حسگر بی سیم؛ داده کاوی؛ پیش بینی داده ها؛ ابر رایانه بستر های نرم افزاری

پیش بینی و تکمیل عملکردها CPFR

اختصاصی از فی فوو پیش بینی و تکمیل عملکردها CPFR دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود با فرمت ورد قابل ویرایش

 پیش بینی و تکمیل عملکردها CPFR  

23 صفحه

  خلاصه:
مردم با این نظر موافق هستند که اینترنت برای ادغام و کنترل زنجیره عرضه امروزه بسیار مهم است ، بسیاری از شرکتها خودشان سایت دارند، هر چند ، هنوز هم بسیاری از آنها واقعا نمی دانند که اینترنت چه مزایایی برای فرآیندها و عملکردهای آنها دارد . در راستای طرح های مشارکتی ، پیش بینی ها و تکمیل این قبیل طرح ها (CPFR ) شرکتها می توانند قابلیت و توانایی خود را از طریق تقاضای مشارکت و مطلع بودن از زنجیره تقاضای دوستان و همکاران خود ارتقا دهند . با توجه به CPFR، اعضا زنجیره عرضه می تواند برای تحقق کل زنجیره قابل تولید با توجه به زمانهای مقرر مشارکت دانسته باشند. در این حالت به گروههای دیگر کمک می کنند که بهتر بتواند تقاضاها را پیش بینی کنند ، و برنامه های مربوط به تولید را به راحتی طراحی کنند، و در نتیجه در بخش توزیع و دریافت مواد به راحتی مشارکت دارند. تحقق CPFR هر چند کاری ساده و پیش پا افتاده نیست. این مقاله ، مهمترین مفاهیم، و استراتژی 9 مرحله ای تحقق فرآیندها و توصیف مشکلاتی که در تحقق CPFR و در نتیجه نتایج عملی و راه حلهای موجود در سطح بازار را مورد ارزیابی و بررسی قرار می دهد.

لغات کلیدی، طرحهای مشارکتی ، پیش بینی و تکمیل عملکردها CPFR ، مدیریت زنجیره عرضه.

1. مقدمه:
شرکتها می توانند سطح انعطاف پذیری را افزایش دهند و سطح مربوط به صورت موجودی را کاهش دهند، و از طریق برقراری ارتباط نزدیک با همکاران خود در بخش زنجیره عرضه فروش و خدمات کامپیوتری را افزایش دهند . این قبیل عملکردها بر پایه طرحهای مشارکتی، پیش بینی فرایند تکمیل عملکردها مطرح می شود و استراتژی اخیر تجاری توسط شرکتها به منظور یافتن بهترین راه برای به حداقل رساندن هزینه ها و ارتقا قابلیت شرکتها استفاده می شود.
اخیراًَ ، اطلاعات بسیار کمی در بین شرکتها در بین یک زنجیره رد و بدل می شود. این مسئله اساساً ممکن است به خاطر عدم صحت در تقسیم و ارائه دادهای الکترونیکی صورت می گیرد، و یا ممکن است از طریق ایمیل و فاکس نیز انجام بگیرد. این روزها، هر چند، با استفاده بسیار زیاد از اینترنت ، ادغام شرکتها راحتتر، ارزانتر و موثقتر( مطمئن تر) انجام می شود.
با توجه به بعد رقابتی ، شرکتها در حال حاضر از شبکه های جهانی برای انجام تجارت خود و ارتقا قابلیت کلی شرکتها و کارهای تجاری استفاده می کنند . آنها همچنین به این مسئله پی برده اند که رقابت یک شرکت در مقابل یک شرکت مدت زمان زیادی طول نمی کشد، اما زنجیره عرضه در مقابل زنجیره عرضه مقاومت بیشتری دارد و بیشتر طول می کشد. به همین علت ، این قبیل شرکتها در حال حاضر بیشتر دادهای موثق را با هم گروهان خود مورد ارزیابی قرار می دهند . در حال حاضر پایگاههای حمایت کننده ای برای فلسفه جدیدی که با نام طرح های مشارکتی، پیش بینی و تحقق فرایند های مطرح شده ، تاسیس شده است...........

برای دریافت متن کامل لطفا نسبت به پرداخت قیمت فایل اقدام نمائید.

گزارش تحلیلی پیش بینی بازار مسکن ایران - بیش ار 450 صفحه فارسی

اختصاصی از فی فوو گزارش تحلیلی پیش بینی بازار مسکن ایران - بیش ار 450 صفحه فارسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی سری های زمانی Neural Networks for Time-Series Forecasting (متن انگلیسی همراه با ترجمه)

اختصاصی از فی فوو شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی سری های زمانی Neural Networks for Time-Series Forecasting (متن انگلیسی همراه با ترجمه) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Neural Networks for Time-Series Forecasting 

Time Series
 Is a collection of observations of well-defined data items obtained
through repeated measurements over time.
 An ordered sequence of values of a variable at equally spaced time
intervals.
 For example, measuring the value of retail sales each month of the
year would comprise a time series. This is because sales revenue is
well defined, and consistently measured at equally spaced
intervals. Data collected irregularly or only once are not timeseries

سری های زمانی

• مجموعه ای از مشاهدات مفید بدست آمده از اندازه گیری های مکرر و تکراری در طول زمان می باشند.
• یک دنباله منظم از مقادیر یک متغییر در فواصل زمانی یکسان هستند
• برای مثال، اندازه گیری ارزش خرده فروشی هر ماه از سال ، یک سری زمانی را تشکیل می دهند. زیرا درآمد فروش به عنوان فاکتور مفید تعریف شده و بطور پیوسته در فواصل زمانی یکسان اندازه گیری شده است. داده های جمع آوری شده نامنظم و انفرادی به عنوان سری زمانی تعریف نمی شوند.

پیش بینی بار معلق رودخانه ها بر مبنای دبی جریان با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک

اختصاصی از فی فوو پیش بینی بار معلق رودخانه ها بر مبنای دبی جریان با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

برآورد صحیح بار رسوبی در طرح های آبی بسیار حائز اهمیت است، رسوبگذاری در مخان سدها و کاهش آنها تغییر مسیر رودخانه ها به دلیل رسوبگذاری در بستر آنها و اثرات منفی در ظرفیت آبگذری کانال انتقال آب تغییر کیفیت آب به لحاظ مصارف شرب و کشاورزی از جمله مشکلاتی ناشی از این پدیده راهکاری مناسب جهت برآورد دقیق بار معلق رودخانه ها، بسیار سودمند است. اگرچه در دهه اخیر تحقیقاتی در خصوص کاربرد مدل های هیدرولوژیکی جعبه سیاه متکی بر شبکه های عصبی مصنوعی و برتری دقیق آنها بر روابط تجربی همچون منحنی سنجه رسوب ارائه شده است ولی به دلیل غیرصریح بودن آنها در عمل سبب توسعه نیافته است در تحقیق حاضر رابطه صریح ریاضی با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک برای پیش بینی با خانه ها ارائه شده و دقت نتایج حاصل با روش شبکه عصبی مصنوعی مورد مقایسه قرار گرفته است و در پیش بینی جریان و رسوب معلق رودخانه و جهت مدل سازی و تایید برنامه ریزی ژنتیک از داده های مربوط به سال 1365-1389 از ایستگاه هیدرومتری رودخانه بیطاس واقع بر روی سد مهاباد در استان آذربایجان غربی مورد استفاده است و با یک فرآیند آموزش عمل پیش بینی انجام گرفت و نتایج محاسباتی با داده های مشاهداتی را جذر میانگین مربعات خطا RMSE و ضریب تعیین R2 برای ارزیابی دقت مدل ها مورد بررسی و ... گرقت نتایج حاصله حاکی از دقت بالای برنامه ریزی ژنتیک در مقایسه با شبکه عصبی مصنوعی و کارایی .... بار معلق رودخانه ها می باشند.

سال انتشار: 1392

تعداد صفحات: 11

فرمت فایل: pdf