۹ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «پایتون نویسی» ثبت شده است

11 روش کلاسیک پیش بینی سری زمانی در پایتون - بخش دوم

۱۴ بهمن ۹۹ ، ۱۶:۴۷ نويسنده: بهزاد سرهادی

از روش های یادگیری ماشین می توان برای طبقه بندی و پیش بینی مسائل سری زمانی استفاده کرد. قبل از کاوش در روشهای یادگیری ماشین برای سری های زمانی، بهتر است اطمینان حاصل کنید که آموزش روشهای پیش بینی سری زمانی خطی کلاسیک را به اتمام رسانده اید. روش های کلاسیک پیش بینی سری زمانی ممکن است بر روی روابط خطی متمرکز شده باشند، با این وجود، این روش ها پیچیده هستند و در طیف گسترده ای از مسائل عملکرد خوبی دارند، با این فرض که داده های شما به درستی آماده شده و روش به خوبی پیکربندی شده است.

LANCE AMSR2 داده های برف سنجی در زمان آنی

۱۳ بهمن ۹۹ ، ۲۱:۴۱ نويسنده: بهزاد سرهادی

ناسا در چند سال گذشته، قابلیت EOS (LANCE) در دسترس بودن مجموعه داده ها، NRT AMSR2 Daily L3 EWE-Grids معادل جهانی برف را اعلام کرده است. این مجموعه داده شامل داده های آب معادل برف (SWE) و پرچم های تضمین کیفیت است که به نیمکره شمالی و جنوبی 25 کیلومتری شبکه های زمینی مقیاس پذیر با مساحت برابر (شبکه های EASE) ترسیم شده اند. به دلیل اینکه داده ها از دستگاه Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) در ماهواره مأموریت مشاهدات تغییرات جهانی - آب "Shizuku" (GCOM-W1) به دست می آیند، تقریباً در زمان آنی تولید می شوند.

پیش بینی سری زمانی در پایتون - قسمت 4

۰۹ بهمن ۹۹ ، ۱۵:۵۰ نويسنده: بهزاد سرهادی

مدل های چند مرحله ای

هر دو مدل تک خروجی و چند خروجی در بخشهای قبلی، پیش بینی های مرحله یک زمانه را برای 1 ساعت در آینده انجام دادند.

این بخش به چگونگی گسترش این مدل ها برای پیش بینی گام های زمانی متعدد می پردازد.

پیش بینی سری زمانی در پایتون - قسمت 3

۰۳ بهمن ۹۹ ، ۱۶:۴۵ نويسنده: بهزاد سرهادی

مدل های تک مرحله ای

ساده ترین مدلی که می توانید بر اساس این نوع داده ها بسازید، مدلی است که مقدار یک ویژگی را تنها در شرایط فعلی، 1 برابر گام (1 ساعت) در آینده پیش بینی می کند. بنابراین با ایجاد مدل هایی برای پیش بینی مقدار یک ساعت (T (degC در آینده شروع کنید.

پیش بینی سری زمانی در پایتون - قسمت 2

۰۱ بهمن ۹۹ ، ۱۶:۱۴ نويسنده: بهزاد سرهادی

پنجره سازی داده ها

مدل های موجود در این مجموعه آموزشی بر اساس پنجره ای از نمونه های متوالی داده ها، مجموعه ای از پیش بینی ها را ایجاد می کنند.

ویژگی های اصلی پنجره های ورودی عبارتند از:

فهرست آموزش - پیش بینی سری زمانی در پایتون

۱۸ دی ۹۹ ، ۲۱:۱۲ نويسنده: بهزاد سرهادی

پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و قدرتمند است. از بکارگیری واژه ساده، منظورم این است که آن را بسیار منعطف تر از زبان هایی مانند C می یابید اگر چه کند است. و از واژه قدرتمند، منظورم این است که می توان بسیاری از کدهای موجود را که در C، C++، Fortran و غیره نوشته شده است، به آن چسباند. جامعه کاربر این زبان رو به رشد است که بسیاری از ابزار را به راحتی در دسترس می کند. شاخص پایتون، که یک میزبان بزرگ از کد پایتون است، در حال حاضر دارای بیش از چند ده هزار بسته است، که در مورد محبوبیت آن صحبت می کنند. استفاده از پایتون در جامعه هیدرولوژی نسبت به سایر زمینه ها خیلی سریع نیست، اما امروزه بسیاری از بسته های هیدرولوژیکی جدید در حال توسعه هستند. پایتون دسترسی به ترکیب خوبی از ابزارهای GIS، ریاضیات، و آمار و غیره را فراهم می کند، که باعث می شود یک زبان مفید برای هیدرولوژیست باشد.

مدل سازی آبخوان با کد اسکریپت پایتون

۲۶ آبان ۹۶ ، ۲۰:۵۹ نويسنده: بهزاد سرهادی

بسته پایه

در گام بعد ما می توانیم جسم FloPy را ایجاد کنیم که MODFLOW Basic Pack را نشان می دهد. جزئیات در کلاس BAS فلاپی در: flopy.modflow.mfbas موجود است. برای این مدل ساده، مقادیر سطح پایه 10 و 0 به ترتیب به ستون اول و آخر مدل (در همه لایه ها) اختصاص داده می شود. کد پایتون برای انجام این کار:

راهنمای MODFLOW - مدل جریان ثابت حالت ماندگار

۲۵ آبان ۹۶ ، ۱۰:۲۶ نويسنده: بهزاد سرهادی

این مجموعه آموزشی در سایت بیسین نشان خواهد داد که استفاده از FloPy برای توسعه مدل MODFLOW ساده است. توجه داشته باشید که می توانید این اسکریپت آموزش داده شده در پایتون را از اینجا دریافت کنید.

شروع آموزش: مقدمه و نحوه فعال سازی

اگر FloPy به درستی نصب شده باشد، می توان آن را به صورت زیر وارد کرد:

آموزش پایتون: گرسیون - ویژگی ها و برچسب ها

۰۴ مهر ۹۶ ، ۱۰:۵۰ نويسنده: بهزاد سرهادی

بر اساس آموزش قبلی ریاضی یادگیری ماشین، بر پایه اطلاعات قیمت سهام ما رگرسیون را انجام خواهیم داد. کد تا این نقطه به صورت زیر بود:

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...

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

ويدئوهاي آموزش جامع نرم افزار HEC-HMS - مدل بارش رواناب