شبکه عصبی مصنوعی :: بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

عضويت در خبرنامه ايـميـل پايگاه بيسيــن - عضويت پس از کليک بر روي لينک فعال سازي که براي شما ارسال خواهد شد تکميل مي شود




پیش بینی با مدل های LSTM در کراس


حافظه طولانی کوتاه-مدت (به انگلیسی: Long short-term memory) یا به اختصار ال‌اس‌تی‌ام (تلفظ تحت‌اللفظی LSTM)، یک معماری شبکه عصبی بازگشتی (یک شبکه عصبی مصنوعی) است که در سال ۱۹۹۷ میلادی توسط سپ هوخرایتر و یورگن اشمیدهوبر ارائه شد، و بعداً در سال ۲۰۰۰ میلادی توسط فیلیکس ژرس بهبود داده شد.

پیش بینی سری زمانی داده های آب و هوا در پایتون


در علوم مختلف، به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند. روش‌های آماری ای که این گونه داده‌های آماری را مورد استفاده قرار می‌دهد مدل های تحلیل سری‌ زمانی نامیده می‌شود. مانند فروش فصلی یک شرکت طی سه سال گذشته. یک سری زمانی مجموعهٔ مشاهدات تصادفی ای است که بر اساس زمان مرتب شده باشند. مثال‌های آن در اقتصاد و حتی رشته‌های مهندسی دیده می‌شود.

این کد نحوه انجام پیش بینی جدول زمانی را با استفاده از مدل LSTM نشان می دهد.

مدل های چند لایه پرسپترون برای پیش بینی سری زمانی داده آب


پرسپترون چند لایه یا به اختصار MLP می توانند برای پیش بینی سری زمانی استفاده شوند. چالشی در استفاده از MLP برای پیش بینی سری زمانی در تهیه داده ها وجود دارد. به طور خاص، مشاهدات تأخیر (لگ) مشاهداتی باید به بردارهای اجزا مسطح شود. در این آموزش، شما می آموزید که چگونه مجموعه ای از مدل های MLP را برای طیف وسیعی از مسائل پیش بینی سری زمانی استاندارد ایجاد کنید. هدف این آموزش ارائه نمونه های مستقل از هر مدل در مورد هر نوع مسئله سری زمانی به عنوان الگویی است که می توانید آن را کپی کرده و برای مشکل پیش بینی سری زمانی خاص خود تطبیق دهید.

چکیده مقالات برتر درباره کاربرد ماهواره GRACE در مطالعات آب


تغییرات گرانش مورد مطالعه توسط GRACE برای تعیین ذخیره آب زیرزمینی در توده های زمین استفاده می شود. با مقایسه داده های اخیر با میانگین در طول زمان، دانشمندان می توانند یک نقشه ناهنجاری تولید کنند تا ببینند ذخیره آب زیرزمینی در کجا تخلیه یا افزایش یافته است. نواحی رنگی زرد مناطقی را نشان می دهد که آبهای زیرزمینی کاهش یافته است و مناطقی که رنگ آبی دارند سطح آبهای زیرزمینی افزایش یافته است. توجه داشته باشید که کاهش قابل توجهی در ذخیره آب زیرزمینی در بیشتر مناطق کالیفرنیا و تا سواحل آمریکای شمالی به آلاسکا وجود دارد. در ادامه به چکیده مقالات دسترسی خواهید داشت

دانلود آموزش پروژه محور ارتباط خشکسالی با کیفیت آب زیرزمینی - پردازش گاوسی

 

درباره این پروژه:

عنوان دقیق تر این پروژه عبارت است از:

بررسی ارتباط خشکسالی اقلیمی با افت کیفیت آب زیرزمینی، با استفاده از روش طبقه بندی پردازش گاوسی شاخص‌های SPI و GRI، به منظور صحت یابی پیش بینی بلند مدت رقوم بارش و سطح آب، به دو روش حالت ثابت زنجیره مارکف (MC) و شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار خطا (ANN-BP).

در این مطالعه، به منظور ایجاد یک بستر تصمیم سازی و کاهش عدم اطمینان مبانی مهندسی مدیریت منابع آب، و بخصوص مدیریت بهینه منابع آب شرب زیرزمینی، از روش زنجیره مارکف و مشخصا استخراج رقوم شرایط ثابت بلند مدت اقلیمی روش MC برای دو شاخص هواشناسی SPI و آب زیرزمینی GRI، و همچنین از روش موازی شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار (BP) در محیط کدنویسی پایتون برای دست یابی به رقوم بارش سالیانه و سطوح آب زیرزمینی در شش سال 1395 تا 1400 در 609 دشت مطالعاتی کشور ایران استفاده شد؛ سپس ارقام محاسبه شده به روش هوش مصنوعی به منظور دستیابی به پراکنش مکانی، در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی به همراه ارقام درصد بهینه شده روش شرایط ثابت اقلیمی زنجیره مارکف، پهنه بندی شد. 

دانلود آموزش پروژه محور پیش بینی کیفیت آب با شبکه عصبی مصنوعی و منطق فازی

 
درباره این پروژه:
پروژه حاضر به عنوان پیش بینی احتمال کاهش سالانه کیفیت آب شرب (استاندارد شاخص های شولر و WHO) بر پایه شاخص وقوع خشکسالی GRI با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و منطق فازی در محیط GIS است. محدوده مطالعاتی شامل تمام دشت های ایران است. به عبارتی دیگر در این پژوهش با استفاده از نتایج محاسبات روش شبکه عصبی مصنوعی و منطق فازی با بهره گیری از الحاقی ArcSDM، ابزار منطق فازی در محیط سامانه اطلاعات جغرافیایی و برنامه GeoXplore، شانس وقوع تغییرات سالیانه منفی در کلاس کیفیت آب شرب زیرزمینی به روش های تابع پایه شعاعی شبکه عصبی (RBFLN)، حدأکثر تابع چگالی احتمال شبکه عصبی (PNN) و خوشه بندی منطق فازی (FUC)، استخراج گردید. پایه مطالعات بر محاسبات لایه پتانسیل کیفیت آب شرب با روش AHP در محیط GIS و طبق استاندارد شولر و WHO بود. در نهایت روش محاسبات، گزارش روش و مواد بکار رفته در تحلیل ها، در قالب یک گزارش 64 صفحه ای به همراه تمام داده های محاسباتی آمده است.

آموزش پایتون: رگرسیون - پیش بینی و پیش گویی

خوش آمدید به بخش پنجم مبحث یادگیری ماشین از مجموعه آموزش Python. تا به اینجا، محتوای آموزشی رگرسیون را پوشش می دهد. پیش از این، ما داده ها را جمع آوری کرده ایم، آن ها کمی اصلاح شده، طبقه بندی شده آموزش داده و حتی طبقه بندی ها آزمون شده اند. در این قسمت، ما قصد داریم از طبقه بندی ها استفاده کنیم تا در واقع برخی از پیش بینی ها برای ما انجام شود. کد تا این لحظه که ما استفاده می کنیم به صورت زیر است:

یزد و چالش کم آبی


استان یزد در فلات مرکزی با پراکندگی و فاصله زیاد تعدادی از شهرها نسبت به مرکز استان، از لحاظ میزان بارندگی خشک‌ترین استان کشور محسوب می‌شود؛ به طوری که میانگین بارندگی بلندمدت استان 106 میلی‌متر است که این میانگین در 15 سال اخیر به 90 میلی متر کاهش یافته است.

خشکسالی‌های متوالی در 15 سال گذشته، افت شدید سفره‌های آبی را در پی داشته که منجر به ورود آب‌های شور به سفره آبی و متعاقب آن افت کیفیت را نیز سبب شده است و این، تأمین آب استان را با چالش جدی روبرو ساخته است، به طوری که حفر بیش از یکصد حلقه چاه به منظور تأمین آب شرب از دست رفته نتوانسته بر وضعیت شکننده پیش آمده غالب شود، به گونه ای که هر زمان که برای خط انتقال مشکلی پیش آمده شهرهای برخوردار از آب انتقالی با بحران جدی روبرو شده‌اند.

دانلود کتاب و اسلاید فارسی آموزش هوش مصنوعی و تکنیک های آن

دانش و تکنیک های هوش مصنوعی در سال های گذشته رشد قابل ملاحظه ای داشته است، به طوری که حجم زیادی از اطلاعات در علوم کامپیوتر را به خود اختصاص داده است. محققین زیادی در حال حاضر مشغول فعالیت در این زمینه میباشند. تاریخچه هوش مصنوعی با بازی ها و مسائلی پیوند دارد که در سده ها و دهه های گذشته مورد توجه قرار گرفته و بررسی شده اند. بازی هایی مانند شطرنج و معمای puzzle-8 و مسائلی مانند پاندول وارونه و فروشنده دوره گرد که بعضی ها قبل از پیدایش کامپیوتر بررسی شده اند وبا پیشرفت علوم کامپیوتر، توانایی بازی کامپیوتر در مقابل انسان موضوع جالبی بود که باعث پیشرفت های زیادی در هوش مصنوعی و تکنیک های آن گردید. هم اکنون نیز کار بر روی بسیاری از این مسائل ادامه دارد و چه از نظر تئوری و چه از نظر عملی حل بیشتر این مسائل راهگشای بسیاری از مشکلات هوش مصنوعی است.

مقدمه ای بر الگوریتم پرندگان یا Particle swarm Optimization یا PSO

 

الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد. در PSO، particleها در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان particleها در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر particleهای Swarm روی چگونگی جستجوی یک particle اثر می‌گذارد. نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که particleها به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. Particleها در Swarm از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند.





آمار آنلاین-مقايسه اي بارش در حوضه هاي اصلي کشور

منبع: وزارت نيرو - اين نمودار ممکن است براي دقايقي به دليل بروزرساني غير فعال شود





آب های زیرزمینی - مبانی و مفاهیم و پروژه های تخصصی

آبخوان ها و سفره های آب زیرزمینی علی رقم آنکه بخش مهم ذخایر طبیعی آب شیرین جهان را تشکیل می دهند، به دلیل ماهیت پنهان از چشم خود، همواره بیشترین فشار ها را در استفاده های بی رویه بر خود تحمل کرده و تنش اساسی بیلان داشته های آبی یک محدوده در این بخش رخ داده است. مدل ها و شبیه سازهای کامپیوتری شناخته شده ای در این زمینه وجود دارد که از گستردگی کاملی به منظور مطالعات و مدیریت برخوردار است.



آب های سطحی - مبانی و مفاهیم و پروژه های تخصصی

آب های سطحی، اگرچه در دسترس ترین منابع برای بشر محسوب می شوند، اما از نظر پایدار بسیار آسیب پذیر و در عین حال بیشترین آلودگی را دریافت و حمل می کنند. همچنین حوادث شدید آب و هوایی مشخصا و حدقل به صورت بصری، بیشتر بر روی این دسته از منابع قابل شناسایی است. شناخت درست آب های سطحی با روش های هیدرولوژیکی یکی از اهداف ماست.



آب های زیر سطحی - مبانی و مفاهیم و پروژه های تخصصی

آب های زیر سطحی،اهمیت بسیار زیادی در ارتباط یابی بین منابع آب و گیاهان دارند. خشسالی ها و ترسالی ها در این مفهوم خود را بیشتر برای انسان نشان می دهند. در عین حال مهم است که بدانیم اندرکنش آب های زیرزمینی و آب های سطحی بر اساس وضعیت لایه ای که آب های زیرسطحی در آن واقع شده است روی می دهد. شناخت درست آب های سطحی با روش های هیدرولوژیکی یکی از اهداف ماست.



برنامه نویسی منعطف به زبان پایتون

عنوان مهندسی برازنده فردی است که با معادلات یک علم آشنایی مشخصی داشته باشد. آشنایی با معادلات و مفهومات علم هیدرولوژی امکان کار با زبان های اسکریپت منعطفی چون پایتون را فراهم می کند که در نتیجه بسیاری از مسائل و مشکلات تخصصی و استثنا در مهندسی آب، امکان حل دقیق و کامپیوتری را پیدا کنند.



دریافت داده های مکانی پرکاربرد در مهندسی آب

بخش مهمی از خطا در محاسبات مهندسی، منتشر شده از داده های پایه ضعیف است. در این بخش می توانید به مجموعه گسترده ای از داده های مکانی چه در فرمت رستری و چه وکتوری، به منظور استفاده در نرم افزارهای مهندسی دسترسی داشته باشید. به مجموعه به مرور زمان افزوده می شود. همچنین محتوای پیشین در صورت امکان بروزرسانی می شود.



دریافت داده ها و اطلاعات پرکاربرد در مهندسی آب

دامنه وسیع داده ها و اطلاعات محیطی، الزام به دسترسی مطمئن و بروز از این آمار و اطلاعات را نشان می دهد. با توجه به گستردگی منابع دستیابی به داده در سطح اینترنت، ما در اینجا مجموعه بزرگی از داده ها را جمع آوری کرده ایم. شما می تواند به همراه توصیحات به این محتوا دسترسی داشته باشید.



درباره بهترين هاي بيسيـــن بدانيد...

Bird

يکي از مهمترين اهداف اين سايت تهيه آموزش هاي روان از ابزارهاي کاربردي علوم آب است.

اهميت مطالعات محيطي با ابزارهاي نوين در چيست؟

امروز با فارغ التحصيلي جمع کثير دانشجويان سالهاي گذشته و حال، با گذر از کمي گرايي ديگر صرف وجود مدارک دانشگاهي حرف اول را در بازار کار نمي زند؛ بلکه سنجش ديگري ملاک؛ و شايسته سالاري به ناچار! باب خواهد شد. يکي از مهم ترين لوازم توسعه علمي در هر کشور و ارائه موضوعات ابتکاري، بهره گيري از ابزار نوين است، بيسين با همکاري مخاطبان مي تواند در حيطه علوم آب به معرفي اين مهم بپردازد.

جستجو در بيسين
سایت مهندسی آب

بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

سایت بیسین با معرفی مهم ترین و کاربردی ترین نرم افزارها و مدل های شبیه سازی در حیطه مهندسی آب، تلاش به تهیه خدمات یکپارچه و محلی از محاسبات هیدرولوژیکی و هیدرولیکی می کند

اطلاعات سايت

  • www.Basin.ir@gmail.com
  • بهزاد سرهادي
  • شناسه تلگرام: Basin_Ir_bot
  • شماره واتساپ: 09190622992-098
  • شماره تماس: 09190622992-098

W3Schools

W3Schools