آموزش پیش بینی دمای ماکزیمم هوا با استفاده از شبکه عصبی(قسمت اول)
مقدمه آموزش :
بشر همواره در طول تاریخ بر آن بوده تا آینده را بر اساس گذشته پیش بینی کند تا تدابیر لازم برای حوادث در شرف وقوع را اتخاذ کند.که این تلاش ها گاها پایه گذار علوم مختلفی گردیده است یکی از علوم هواشناسی است که انسان ها به طور روزمره و خواه ناخواه با آن برخورد دارند.پیش بینی هوا در واقع از سیستم های غیرخطی و پیچیده و فاقد مدل ریاضی است که بدلیل تغییرپذیر بودن با زمان،روش های معمول پیش بینی امکان پیش بینی را غیرممکن و از طرفی با توجه به دارا بودن اهمیت پیش بینی در زمینه های مختلف از جمله امور اقتصادی،نظامی و کشاورزی،ضرورت پیش بینی مطرح می شود.در این میان برآورد دما به عنوان یکی از عناصر مهم اقلیمی که پدیده ای غیر خطی و متغییر با زمان و مکان است و عوامل اقلیمی و جغرافیایی زیادی در آن موثرند دارای اهمیت فراوان خواهد بود. که از نتایج آن می توان در کنترل بیماری ها،مدیریت منابع آبی،مطالعات زیست محیطی ،خشکسالی و غیره استفاده نمود.کارهایی که در زمینه برآورد صورت گرفته اعم از برآوردهای خطی و غیرخطی حاکی از آن است که امکان برآوردهای کوتاه مدت و بلند مدت داده های اقلیمی با دقت محدود وجود دارد. امروزه محققین،با ابداع و پیشرفت علومی چون روش های هوشمند که ابزاری توانمند و انعطاف پذیر هستند،در جستجوی راه هایی فراتر از روش های متداول در شناخت و پیش بینی پارامترهای مهم هواشناسی می باشند یکی از این روش ها،شبکه های عصبی مصنوعی که از مولفه های هوش مصنوعی است که توانایی تقریب و محاسبه هر تابع حسابی و منطقی را دارند.پال و همکاران (2002)به نقل از احمدی به منظور پیش بینی حداکثر و حداقل دمای سطح زمین یک شبکه عصبی از نوع پرسپترون چندلایه را طراحی کردند و خطای پیش بینی را بین مثبت و منفی 2 درجه سانتیگراد برآورد کردند.
جین در سال 2003 دمای هوا را برای هشدار درباره یخبندان در منطقه جورجیا با استفاده از شبکه های عصبی برای یک تا دوازده ساعت آینده پیش بینی کرد.
حمان و همکاران در سال 2008 از دما و رطوبت نسبی با دوره آماری از 1998 تا 2002 جهت برآورد تابش خورشیدی در شهر آب های عربستان سعودی استفاده کردند نتایج آن را نشان داد که شبکه عصبی قادرند تابش خورشیدی را از دما و رطوبت نسبی برآورد کنند
سنگال و همکاران 2009 با استفاده شبکه عصبی و داده های ماهواره ای،تابش خورشید را در سطح ترکیه برآورد کردند
علیجانی و قویدل رحیمی با استفاده از روش های رگرسیون خطی و شبکه های مصنوعی به مقایسه و پیش بینی تغییرات دمای سالانه تبریز با ناهنجاری های دمایی کره زمین پرداختند و نشان دادند که مدل های شبکه عصبی بسیار قوی تر از مدل های خطی و نیمه خطی عمل می کنند
کارآموز و همکاران 1385 با استفاده از شبکه عصبی به پیش بینی بلندمدت بارش حوضه های غربی ایران پرداختند.
بنابراین هدف از این پژوهش پیش بینی دمای ماکزیمم روزانه هوا با استفاده از شبکه عصبی استاتیک و دینامیک و بررسی نتایج می باشد.
در اینجا قسمت اول آموزش پیش بینی دما با استفاده از شبکه عصبی به پایین رسید در ادامه با آموزش های بیشتر در کنار شما خواهیم بود
