Prévision des précipitations à l'aide d'un réseau neuronal - Darji, Mohini;Joshi, Sachi;Darji, Yashesh
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La prévision précise des précipitations est un problème difficile pour les pays dépendants de l'agriculture comme l'Inde, car elle permet d'analyser la productivité des cultures, l'utilisation des ressources en eau et la pré-planification des ressources en eau. Cet ouvrage aborde les questions liées à la prévision des données pluviométriques quotidiennes, mensuelles et annuelles à l'aide de réseaux neuronaux. Nous incorporons divers modèles tels que les techniques ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) et Time Delay Neural Network (TDNN) pour la…mehr

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Produktbeschreibung
La prévision précise des précipitations est un problème difficile pour les pays dépendants de l'agriculture comme l'Inde, car elle permet d'analyser la productivité des cultures, l'utilisation des ressources en eau et la pré-planification des ressources en eau. Cet ouvrage aborde les questions liées à la prévision des données pluviométriques quotidiennes, mensuelles et annuelles à l'aide de réseaux neuronaux. Nous incorporons divers modèles tels que les techniques ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) et Time Delay Neural Network (TDNN) pour la prévision des précipitations. Tous les modèles sont mis en oeuvre à l'aide du logiciel MATLAB. L'objectif de ce livre est d'utiliser l'algorithme génétique (AG) pour optimiser les biais et les poids du réseau neuronal. Les résultats du modèle ARIMA sont comparés aux résultats obtenus à l'aide de trois modèles de réseaux neuronaux.
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.