مقاله آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

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

  مقاله آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی  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 آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی :

مقاله آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در تابستان ۱۳۸۹ در جغرافیا و برنامه ریزی محیطی (مجله پژوهشی علوم انسانی دانشگاه اصفهان) از صفحه ۶۵ تا ۸۲ منتشر شده است.
نام: آشکارسازی آماری اثر گرمایش جهانی بر ناهنجاری های بارش سالانه جلفا با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
این مقاله دارای ۱۸ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله شبکه های عصبی مصنوعی
مقاله آشکار سازی
مقاله پرسپترون چند لایه
مقاله بارش سالانه
مقاله روند بارش
مقاله جلفا

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
در این تحقیق، داده های مربوط به ناهنجاری های دمایی کره زمین و بارش متوسط سالانه ایستگاه جلفا در طی دوره آماری ۱۹۶۰-۲۰۰۳ استفاده شده است. روش های اصلی به کار گرفته شده در این مطالعه، عبارت از: روش تعیین ضریب همبستگی پیرسون، تحلیل مولفه روند سری های زمانی، رگرسیون خطی ساده و شبکه های عصبی مصنوعی. نتایج حاصل از کاربرد و تحلیل همبستگی پیرسون، نشان دهنده همبستگی منفی و معکوس معنی داری بین بارش سالانه جلفا و ناهنجاری های دمایی کره زمین است. این، بدان معنی است که غالبا با منفی شدن ناهنجاری های دمایی کره زمین بارش سالانه جلفا افزایش یافته، ترسالی به وقوع می پیوندد و برعکس، با مثبت شدن ناهنجاری های دمایی کره زمین، متوسط بارش سالانه جلفا کاهش یافته، خشکسالی به وقوع می پیوندد. تحلیل مولفه روند بلند مدت سری های زمانی نشان می دهد که در طول دوره آماری از بارش متوسط سالانه جلفا کاسته می شود، اما روند ناهنجاری های دمایی کره زمین روندی افزایشی دارد. با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، ارتباط بارش متوسط سالانه جلفا با گرمایش جهانی شبیه سازی شده است. نتایج حاصل از کاربرد روش های مختلف در این مطالعه نشان می دهد که روش شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با روش های رگرسیون خطی ساده روش شبیه سازی بهتر و دقیق تری است. روش های مختلف شبکه های عصبی مصنوعی به کار گرفته شده در این مطالعه نشان داد که روش پرسپترون چند لایه، با چهار لایه مخفی و الگوریتم آموزش پس انتشار، دارای قابلیت بسیار عالی در پیش بینی همبستگی بین سری هاست.