Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код |
563925 |
Дата создания |
2017 |
Страниц |
73
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение 4
1 Анализ основных теоретических положений дипломной работы 5
1.1 Особенности анализа состояния морской вернут 5
1.2 Анализ существующих методов прогнозирования 8
1.3 Обоснование выбранного программного обеспечения 11
1.3.1 Язык Python 11
1.3.2 Библиотеки Pybrain, Numpy и Scipy 13
1.3.3 Модуль Matplotlip 15
1.3.4 Фреймворк pyQt 16
1.4 Цель и основные задачи работы 17
2 Разработка системы прогнозирования заледенения морской поверхности 18
2.1 Разработка алгоритма прогнозирования 18
2.2 Разработка проекта системы 22
2.2.1 Разработка диаграммы вариантов использования системы 22
2.2.2 Разработка файловой структуры программы 23
2.3 Разработка интерфейса системы 25
2.4 Разработка программных методов 37
2.5 Исследование результатов прогнозирования 42
2.5.1 Выбор территории для анализа 42
2.5.2 Анализ полученных результатов 46
3 Охрана труда 49
3.1 Требования к видео дисплейных терминалов и производственных мебели на рабочих местах специалистов компьютерщиков 49
3.2 Требования к рабочим местам для обслуживания и ремонта компьютерного оборудования 54
3.3 Организация психофизиологической разгрузки специалистов компьютерщиков 56
3.4 Требования к персоналу, работающему на ЭВМ 58
ВЫВОДЫ 61
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 62
ПРИЛОЖЕНИЕ А 64
Введение
Цель работы заключается в прогнозировании состояния оледенения морской поверхности с применением искусственных нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие технические задачи:
1. Анализ причин и факторов оледенения морской поверхности.
2. Анализ существующих методов прогнозирования.
3. Разработка проекта системы.
4. Разработка алгоритма прогнозирования оледенения морской поверхности.
5. Разработка и реализация функциональных методов и их описание.
6. Проведение исследования работы разработанной системы.
7. Выполнение раздела охраны труда.
Фрагмент работы для ознакомления
1.1 Особливості аналізу стану морської поверні
Температура замерзання солоної води безпосередньо залежить від її солоності. Чим вище солоність, тим вище і щільність. Відповідно чим вище щільність, тим нижче температура замерзання. Солоність води вимірюється в одиницях, званих «проміле» (о / оо). Солоність океану дорівнює 35 проміле, а середня температура її замерзання становить 1.9 ° С. Оскільки солоність Чорного моря нижче, ніж океану (приблизно становить 18 - 21 о / оо), то замерзає вона при -0.8 - -1.2 ° С. При замерзанні морської води, до складу кристалів льоду не належать солі присутні у воді, так як температура замерзання сольових розчинів набагато нижче (розчин кухонної солі замерзає при - 21 о С) [1].
Як вже відомо, що морська вода замерзає при 1.9 градусів. Якщо знизити температуру до 8.5 градуса, то відбувається осідання сірчанокислого натрію, а при подальшому зниженні до 23 градусів, то випадає і хлористий натрій - основні складові соляного розчину.
...
1.2 Аналіз існуючих методів прогнозування
Метод прогнозування - це спосіб дослідження об'єкта прогнозування, спрямований на розробку прогнозу.
Методика прогнозування - це сукупність спеціальних прийомів і правил розробки конкретних прогнозів.
Прийом прогнозування - це математична або логічна операція, спрямована на отримання конкретних результатів в процесі розробки прогнозів.
В даний час існує близько 220 методів прогнозування, але найчастіше на практиці використовуються не більше 10, серед них: фактографічні (екстраполяція, інтерполяція, тренд-аналіз), експертні (в т.ч. опитування, анкетування), публікаційного (в т. ч. патентні), цитатно-індексні, сценарні, матричні, моделювання, аналогій, побудова графів [5].
З'являються нові методи (рис.1.
...
Список литературы
1. Доронин Ю.П. Физика океана / Ю.П. Доронин. – Санкт-Петербург: БХВ, 2000. – 305 с.
2. Доронин Ю.П. Морской лед / Ю.П. Доронин, Д.Е. Хейсин. – Л.: Гидрометеоиздат, 1995. – 320 с.
3. Архипкин B.C. Основы термодинамики морской воды / B.C. Архипкин, С.А. Добролюбов. – М.: Диалог-МГУ, 1998. – 154 с.
4. Пристли Р. Антарктическая Одиссея / Р. Пристли. – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1989. – 360 с
5. Белашев В.Ю. Эффективные алгоритмы и программы вычислительной математики / В.Ю. Белашев, Н.М. Чернова. – Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1997. – 160 с.
6. Тихонов Э.Е. Прогнозирование в условиях рынка / Э.Е. Тихонов. – П.:Невинномысск, 2006. – 221 с.
7. Armstrong J.S. Forecasting for Marketing / J.S. Armstrong // Quantitative Methods in Marketing. – London: International Thompson Business Press, 1999. – P. 92 – 119.
8. Jingfei Y. Power System Short-term Load Forecasting / Y. Jingfei // Thesis for Ph.d degree. Germany, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. – 139 p.
9. Семакин И.Г. Информатика и информационно-коммуникационные технологии / И.Г. Семакин, С.В. Русаков. – М: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2014. – 221 с.
10. Соболь Б.В. Информатика / Б.В. Соболь, А.Б. Галин М.: Феникс, 2013. – 313 с.
11. Себеста Р. Основные концепции языков программирования / Р. Себеста. – М.: Эксмо, 2013. – 322 с.
12. Прохоренок Н.А. PyQt. Создание оконных приложений на Python 3 / Н.А. Прохоренок. – М.: Мир, 2012. – 317 с.
и еще 13 источников
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00438