مقاله ارزیابی مدل های تصادفی سری زمانی در مدل سازی و پیش بینی دبی متوسط سالانه رودخانه مطالعه موردی:رودخانه جاجرود

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ارزیابی مدل های تصادفی سری زمانی در مدل سازی و پیش بینی دبی متوسط سالانه رودخانه مطالعه موردی:رودخانه جاجرود دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارزیابی مدل های تصادفی سری زمانی در مدل سازی و پیش بینی دبی متوسط سالانه رودخانه مطالعه موردی:رودخانه جاجرود  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارزیابی مدل های تصادفی سری زمانی در مدل سازی و پیش بینی دبی متوسط سالانه رودخانه مطالعه موردی:رودخانه جاجرود،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارزیابی مدل های تصادفی سری زمانی در مدل سازی و پیش بینی دبی متوسط سالانه رودخانه مطالعه موردی:رودخانه جاجرود :

تعداد صفحات:۱۰
چکیده:
پیش بینى یک عنصر کلیدى در تصمیمگیرىهاى مدیریتى است، زیرا کارایى نهایى هر تصمیم بستگى به طبیعت یک دنباله ازحوادث دارد که متعاقب آن تصمیم گیرى پیش مىآید.در مدیریت منابع آب این امر مستثنی نبوده و آگاهی از وضعیت منابع آب در یک منطقه نقش تعیین کننده ای در برنامه ریزی های آبی، کشاورزی و … آن دارد.خصوصا اگر بتوان با استفاده ازتحلیل های آماری، مدلهای ریاضی و … شرایط منابع آب در آینده را نیز پیش بینی نمود. از این رو می توان جهت مواجه بهترو مدیریت بهینهوصحیح منابع آب با استفاده از تکنیکهای مدلسازی و پیش بینی سری زمانی به پیش بینی نوسانات متغیر های هیدرولوژیکی در ماههای آینده پرداخت در این تحقیق سعى شدبا توجه به توانایى هاى تکنیک سرى زمانی و بااستفاده از داده هاى سرى زمانى دبی در ایستگاه باران سنجی لتیان از حوضه رودخانه جاجرود و تکنیک مدل هاى باکسجنکینز وضعیت نوسانات آینده دبی حوضه مذکور پیش بینى و و کاربرد مدل هاى سرى زمانى در مدیریت منابع آب مورد بررسى قرار گیرد . توانمندی مدل های سری زمانی ARIMA در تخمین میزان آبدهی رودخانه در این تحقیق مورد ارزیابی قرار گرفت.مدل سری زمانی ARIMA(0,1,1) نتایج بسیار بهتری نسبت به سایر مدلهای ARIMA دارد و روند تغییرات سری زمانی را بهتر شبیه سازی کرده و به خطای کمتری منجر می گردد