Previsione delle precipitazioni mediante rete neurale - Darji, Mohini;Joshi, Sachi;Darji, Yashesh
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Un'accurata previsione delle precipitazioni è un problema impegnativo per i Paesi dipendenti dall'agricoltura come l'India, per analizzare la produttività delle colture, l'uso delle risorse idriche e la pianificazione preventiva delle risorse idriche. Questo libro illustra le problematiche legate alla previsione delle precipitazioni giornaliere, mensili e annuali utilizzando le reti neurali. Per la previsione delle precipitazioni vengono utilizzati vari modelli come ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) e Time Delay Neural Network (TDNN). Tutti…mehr

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Produktbeschreibung
Un'accurata previsione delle precipitazioni è un problema impegnativo per i Paesi dipendenti dall'agricoltura come l'India, per analizzare la produttività delle colture, l'uso delle risorse idriche e la pianificazione preventiva delle risorse idriche. Questo libro illustra le problematiche legate alla previsione delle precipitazioni giornaliere, mensili e annuali utilizzando le reti neurali. Per la previsione delle precipitazioni vengono utilizzati vari modelli come ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) e Time Delay Neural Network (TDNN). Tutti i modelli sono stati implementati utilizzando il software MATLAB. Lo scopo del libro è quello di utilizzare l'algoritmo genetico (GA) per ottimizzare i bias e i pesi della rete neurale. I risultati del modello ARIMA sono confrontati con quelli ottenuti con i tre modelli di rete neurale.
Autorenporträt
Mohini Darji ha conseguito i titoli di B.E e M.Tech rispettivamente nel 2013 e nel 2015 presso la Gujarat Technological University (GTU) e la Dharmsinh Desai University (DDU). Attualmente lavora come professore assistente presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria del Devang Patel Institute of Advance Technology and Research, CHARUSAT e sta svolgendo il dottorato di ricerca.