توسعه مدل های تلفیق داده به منظور پیش بینی جریان رودخانه

اختصاصی از یارا فایل توسعه مدل های تلفیق داده به منظور پیش بینی جریان رودخانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: توسعه مدل های تلفیق داده به منظور پیش بینی جریان رودخانه  

• نویسندگان: فرشید رضایی ، نجمه مهجوری مجد  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

تلفیق داده، فرآیند ترکیب یا توأم کردن اطلاعاتی است که از طرق مختلف به دست می آیند به گونه ای که از این عمل، جواب هایی دقیق تر و قابل اعتمادتر از حالتی که اطلاعات از یک منبع به دست می آیند، حاصل شوند. از آنجا که معمولاً مدل های پیش بینی هیدرولوژیکی مختلف، هر یک در جنبه ای نسبت به دیگر مدل ها برتری دارند، با تلفیق نتایج آنها می توان پیش بینی بهتری داشت. هدف این مقاله، توسعه مدل های مختلف تلفیق داده به منظور پیش بینی دبی رودخانه و مقایسه عملکرد آن ها است. در این مقاله، به منظور توسعه چنین مدلی، از مدل های پیش بینی مبتنی بر سری زمانی و مدل های داده محور استفاده می شود و کارایی و دقت مدل های تلفیق مختلف با توجه به نتایج کاربرد آنها در پیش بینی جریان رودخانه با یکدیگر مقایسه می شوند.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

دانلود پاورپوینت آمار پایه سوم تجربی مبحث داده ها - 7 اسلاید

اختصاصی از یارا فایل دانلود پاورپوینت آمار پایه سوم تجربی مبحث داده ها - 7 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نتایج حاصل از اندازه گیری و یا بررسی نمونه راداده می گوییم

روش های جمع آوری داده ها عبارتند از :

-استفاده از داده های از پیش تهیه شده

-از طریق پرسش :

1- مستقیما از اشخاص (شفاهی ،مصاحبه)

2- پرسش نامه کتبی                 برای اینکه سوالات به طور یکسان پرسیده شود

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:

دانلود پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C

اختصاصی از یارا فایل دانلود پاورپوینت ساختمان داده ها به زبان C دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

جایگاه درس در رشته کامپیوتر:

ضرورت این درس:

ضرورت نیاز به زبانهای سطح بالا

ضرورت ترجمه برنامه های نوشته شده با زبان سطح بالا به برنامه به زبان ماشین

تنوع زبانهای برنامه نویسی سطح بالا

دروس پیش نیاز:

نوع درس: اجباری

تعدادکل ساعات تدریس: 30

تعداد جلسات تدریس:10

فصل اول : مفاهیم اساسی

اهداف:

آشنایی با سیکل زندگی نرم افزار

آشنایی با الگوریتم

1-1 سیکل زندگی نرم افزار-نیازمندی ها:

نیازمندیها:

تمام پروژه های بزرگ برنامه نویسی با مجموعه ای از مشخصات و خصوصیاتی که اهداف پروژه را مشخص می کند، شروع می شود.

این نیازمندیها اطلاعاتی را به برنامه نویسان می دهند(ورودی) و نیز نتایجی را که باید ایجاد گردد(خروجی) تعیین می کنند.

1-1 سیکل زندگی نرم افزار- تحلیل:

تحلیل:

در این مرحله مساله را به بخشهای قابل کنترل تقسیم می کنند.

در تحلیل یک سیستم دو شیوه وجود دارد :

   1- شیوه از بالا به پایین

   2- شیوه از پایین به بالا

 1-1 سیکل زندگی نرم افزار- طراحی:

طراحی

این مرحله ادامه کاری است که در مرحله تحلیل انجام می شود.

طراح سیستم را از دو نقطه نظر بررسی می کند:

.1از نظرداده های مقصود(data objects) مورد نیاز برنامه

.2از نظر اعمالی که بر روی آنها انجام می شود. این دیدگاه به مشخصات الگوریتم ها و فرضیات خط مشی ها ی طراحی الگوریتم نیاز دارد.

 پالایش(اصلاح) و کدنویسی: در این مرحله، نمایشی برای داده های مقصد خود انتخاب می شود و برای  هر عملی که بر روی آنها انجام می شود، الگوریتم نوشته می شود.

 بازبینی: در این مرحله درستی برنامه ها اثبات می شود و برنامه ها با انواع داده های ورودی مختلف تست  و خطاهای برنامه رفع می شود.

جنبه های مهم بازبینی:

اثبات درستی-تست-اشکال زدایی

1-1 نمودار سیکل زندگی نرم افزار:

نیازمندیها

تحلیل

طراحی

پالایش و کدنویسی

بازبینی

2-1  تعریف الگوریتم:

الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل ها است که

 اگر دنبال شوند، موجب انجام کار خاصی می گردد

2-1 شرایط الگوریتم:

 ورودی: یک الگوریتم می تواند هیچ یا چندین کمیت ورودی داشته باشدکه از محیط خارج تامین می شود.

 خروجی: الگوریتم بایستی حداقل یک کمیت به عنوان خروجی داشته باشد.

 قطعیت: هر دستورالعمل باید واضح و بدون ابهام باشد.

 محدودیت: اگر دستوذالعمل های یک الگوریتم را دنبال کنیم ،برای تمام حالات ، الگوریتم باید پس از طی مراحل محدودی خاتمه یابد.

 کارایی: هر دستورالعمل باید به گونه ای باشد که با استفاده از قلم و کاغذ بتوان آن را با دست نیز اجرا نمود.

 شامل 320 اسلاید powerpoint

دانلود پاورپوینت در مورد ساختمان داده ها و الگوریتم ها

اختصاصی از یارا فایل دانلود پاورپوینت در مورد ساختمان داده ها و الگوریتم ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت در مورد ساختمان داده ها و الگوریتم ها

فرمت فایل: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 39

مطالعه ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها چرا؟

&توسعه الگوهای ریاضی و عملیاتی برای کلاسی از مسایل (مانند روش های مرتب سازی و جستجو)

&یافتن نحوه نمایش  الگوهای بالا

&دادن امکاناتی به برنامه‌نویس برای حل مسایل گوناگون(مانند صف، پشته و لیست پیوندی)

&درک درست از ساختمان داده برای موفقیت در دوره های تحلیل، طراحی، و کاربرد سیستمها و سیستمهای مدیریت پایگاه دادها نقش اساسی دارد.

کلیات

تعریف الگوریتم: مجموعه‌ی محدودی از دستورالعمل‌ها که با دنبال کردن آن‌ها هدف خاصی دنبال می‌شود و دارای خصوصیات زیر است:

.1ورودی: وجود هیچ یا چندین کمیت ورودی از محیط خارج.

.2خروجی: وجود حداقل یک کمیت به عنوان خروجی

.3قطعیت: خالی بودن از هرگونه ابهام در هر دستورالعمل

.4محدودیت: خاتمه یافتن پس از طی مراحل محدود

.5کارآیی: انجام پذیر بودن هر دستورالعمل(قابلیت اجرا به صورت دستی با قلم و کاغذ)

تفاوت الگوریتم و برنامه: الگوریتم باید پایان‌پذیر باشد ولی برنامه لزوما پایان پذیر نیست مثلا سیستم عامل برنامه‌ای است که هیچ‌گاه پایان نمی‌پذیرد.

داده کاوی،دانلود پکیج کامل داده کاوی Data Mining

اختصاصی از یارا فایل داده کاوی،دانلود پکیج کامل داده کاوی Data Mining دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده‌ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده‌ها در پایگاه داده اصطلاح داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته‌اند.

داده کاوی چیست؟

سازمان ها برای تصمیم گیری و برنامه ریزی به اطلاعات نیاز دارند، بخش مهمی از این اطلاعات از خود سازمان ناشی می شود، از داده های قبلی و الگوهای عملکرد سازمان استخراج می شوند، داده های خود سازمان نشان دهنده رفتار مشتریان و همکاران و بیان کننده موفقیت یا شکست سازمان در یک عمل خاص هستند.

برای استخراج اطلاعات مفید از میان انبوه حجم داده های ثبت شده باید از فن داده کاوی استفاده کرد.

داده کاوی فنی است که از میان پایگاه داده سازمان، به دنبال الگوهای پنهان در میان داده ها، ارتباط میان آنها، روند و الگوی آنها می گردد. داده کاوی از توابع و الگوریتم های پیشرفته ریاضی استفاده می کند تا ارتباط میان دو دسته از داده و امکان رخ دادن یک نتیجه را در آینده پیش بینی کند.

محتویات پکیج داده کاوی:

- این بسته شامل 34 مقاله در رابطه با داده کاوی می باشد(24 مقاله انگلیسی و 10 مقاله فارسی).
اکثر قریب به اتفاق مقالات لاتین از پایگاه های معتبری مانند science direct جمع آوری شده است.

- آموزش نرم افزار داده کاوی Weka به همراه یک نمونه فایل برای درس داده کاوی

- مقاله مروری به همراه ترجمه در رابطه با "Application of data mining techniques in customer relationship management:
A literature review and classification"

- پایان نامه فارسی در مورد "داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری"

- جزوه داده کاوی دکتر جمال شهرابی (شامل 5 فایل پاورپوینت بصورت مجزا)

- عناصر، فنون و کاربرد داده کاوی

- کتاب داده کاوی با عنوان Data Mining for Business Applications

- جزوه داده کاوی دکتر کاظمی (pdf)

- پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی صنایع "پیش بینی قیمت سهام با استفاده از داده کاوی و شبکه های عصبی"

- پروژه داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین,Clementine (به همراه پرسشنامه(world) و فایلهای نرم افزاری)