TAILIEUCHUNG - Dự báo thời tiết ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo và thuật toán Bayes

Trong bài viết sử dụng hai thuật toán trong học máy: thuật toán lan truyền ngược và Bayes để cùng dự báo thời tiết tỉnh Hải Dương. Dữ liệu cho bài toán thu thập được theo từng ngày từ Trung tâm Khí tượng Thủy văn từ năm 2013 – 2015 dùng cho pha học (70% tổng dữ liệu) và pha chạy (30%). Một số kết quả thử nghiệm ban đầu được trình bày và đối sánh hai phương pháp khác nhau; những nghiên cứu, định hướng phát triển trong tương lai được đề xuất. | ISSN 2354-0575 DỰ BÁO THỜI TIẾT ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ THUẬT TOÁN BAYES Nguyễn Quang Hoan1 Phạm Thị Trang2 Hoàng Hồng Công3 Nguyễn Thị Huyền1 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Trường Đại học Thành Đông 3 Trường Cao đẳng nghề Cơ điện và Thủy lợi Ngày nhận 10 12 2016 Ngày sửa chữa 18 01 2017 Ngày xét duyệt 05 03 2017 Tóm tắt Trong bài báo chúng tôi sử dụng hai thuật toán trong học máy thuật toán lan truyền ngược và Bayes để cùng dự báo thời tiết tỉnh Hải Dương. Dữ liệu cho bài toán thu thập được theo từng ngày từ Trung tâm Khí tượng Thủy văn từ năm 2013 2015 dùng cho pha học 70 tổng dữ liệu và pha chạy 30 . Một số kết quả thử nghiệm ban đầu được trình bày và đối sánh hai phương pháp khác nhau những nghiên cứu định hướng phát triển trong tương lai được đề xuất. Từ khóa Mạng nơ ron nhân tạo dự báo thời tiết thuật toán lan truyền ngược thuật toán Bayes. 1. Giới thiệu nhiều của thời tiết mưa bão lụt chưa được thử Dự báo là sử dụng thông tin hiện có một nghiệm. Đó là mục đích cơ bản của bài báo này. cách hiệu quả để định hướng các họat động tương lai nhằm đạt được mục đích yêu cầu của một tổ 2. Mạng noron nhân tạo chức nào đó. . Cấu trúc mạng lan truyền ngược Dự báo thời tiết là tiên đoán ước lượng có Mạng nơ ron có nhiều cấu trúc luật học khác đánh giá sai lệch các sự kiện xảy ra trong tương lai nhau 4 . Trong bài báo chúng tôi chọn mạng nơ là vấn đề được quan tâm do kết quả dự báo tác động ron lan truyền ngược do khả năng hiệu chỉnh sai số đến đời sống hàng ngày của mỗi chúng ta. Trong dự đầu ra nhanh BackPropagation Neural Networks báo thời tiết nhiều yếu tố biến đổi khó lường của so với một vài luật học khác. Mạng được chọn ba thiên nhiên nên có độ phức tạp lớn do đó độ chính lớp truyền thẳng Hình 1 lớp vào lớp ẩn ở giữa xác hạn chế nên các phương pháp mới để giải quyết lớp ra đủ khả năng nhận biết các mẫu học đầu nó rất được chú trọng. vào hàm tương tác đầu ra liên tục khả vi bị chặn Mạng nơ ron nhân tạo là mô hình phỏng hoạt công thức 3 7 .

• Kỹ thuật lập trình
• Dự báo thời tiết
• Dự báo thời tiết ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Thuật toán Bayes
• Thuật toán lan truyền ngược
• Giáo trình Dự báo thời tiết
• Phương pháp số trị
• Dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị
• Mô hình dự báo thời tiết
• Dự báo độ ẩm
• Phương trình cho độ hụt điểm sương
• Phương pháp thích ứng đối lưu
• Dự báo mưa
• Mưa trên lưu vực hồ Dầu Tiếng
• Dự báo thời tiết toàn cầu
• Dự báo dòng chảy lũ
• Điều tiết hồ trong mùa lũ
• Tạp chí Khí tượng thủy văn
• Biến đổi khí hậu
• Công nghệ dự báo thời tiết số trị
• Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương
• Hệ thống dự báo thời tiết số trị
• Phương trình nhiệt động lực học khí quyển
• Phương trình thủy nhiệt động lực học
• Phương trình xoáy chính áp
• Thông báo khí hậu mùa
• Dự báo khí hậu mùa
• Dự báo thời tiết năm 2018
• Dự báo thời tiết 2019
• Dự báo lượng mưa
• Dự báo nhiệt độ
• tình hình thời tiết
• tình hình khí hậu
• thông báo thời tiết
• phương pháp số dự
• thủy động lực học
• Khí hậu Việt Nam
• Mô hình dự báo khí hậu
• Khí tượng thủy văn
• Mưa dự báo tổ hợp
• Mô hình dự báo thời tiết số trị
• Lưu vực sông Kone
• Dự báo mưa số trị toàn cầu
• Phương pháp dự báo synop
• Dự báo số trị
• Hệ thống khí áp
• báo cáo khoa học
• Đồng hóa số liệu
• mô hình số trị
• Quy trình dự báo
• Phần mềm quản lý dự báo khi tượng
• Quản lý dự báo thời tiết
• Phương pháp thống kê vật lý
• Lưu lượng mưa
• Phương pháp dự báo mưa
• Dự báo thời tiết Hải Phòng
• Mô hình hỗn hợp
• Máy véc tơ đỡ
• Dự báo thông số thời tiết
• Ứng dụng mạng SVM
• Bài toán dự báo thông số thời tiết
• Cơ sở khoa học biến đổi khí hậu
• Bài giảng Đại cương về biến đổi khí hậu
• Phương pháp dự báo thời tiết
• Dự báo thời tiết ở Việt Nam
• Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải
• Thông tin thời tiết biển
• Mô phỏng Monte Carlo
• Trôi dạt của vật thể
• Dự báo thời tiết trên biển
• Thông tin thời tiết của Việt Nam
• Phương pháp tính toán trọng số
• Dự báo trung bình tổ hợp
• Hệ thống dự báo tổ hợp
• Thời tiết hạn ngắn
• Phương pháp EMOS
• Chất lượng dự báo xác suất
• Dự báo tổ hợp thời tiết
• Tiếp cận đa mô hình đa phân tích
• Tiết kiệm của dân cư
• Dự báo tiết kiệm của dân cư
• Sử dụng nguồn tiết kiệm dân cư
• Tiết kiệm nội địa Việt Nam
• Nghiên cứu dự báo mưa
• Lưu vực sông Cả
• Mô hình dự báo mưa
• Tìm hiểu dự báo mưa
• Dự báo hạn mùa
• Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu
• Cải thiện chất lượng dự báo khí tượng
• Hệ thống dự báo của ECMWF
• Thành phần trong hệ thống IFS của ECMWF
• Bài viết về môi trường
• Ứng dụng GIS dự báo thời tiết
• Dự báo thời tiết cấp xã tỉnh Long An
• Phần mềm Decoding NOAA
• Giáo án TNXH 1 bài 34
• Giáo án điện tử TNXH 1
• Giáo án lớp 1 môn TNXH
• Giáo án điện tử lớp 1
• Bài 34 Thời tiết
• Thời tiết thay đổi
• Giáo án Tự nhiên xã hội 1 bài 34
• Giáo án điện tử Tự nhiên xã hội 1
• Giáo án điện tử