Готовые работы
»
Дипломные работы, ВКР
»
математика
»
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ MATLAB
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ MATLAB
|
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Расчёт метеорологических показателей 6
1.1 Особенности обработки больших массивов данных 6
1.2 Выбор среды программирования и материалов исследования 7
1.3 Подбор показателя, характеризующего засуху 8
1.4 Численные расчёты 11
2 Прогнозирование метеоданных 13
2.1 Анализ методов математического прогнозирования 13
2.2 Выбор метода экстраполяции функции 17
2.3 Прогнозирование засухи 26
3 Разработка GUI 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 33
ПРИЛОЖЕНИЕ
1 Расчёт метеорологических показателей 6
1.1 Особенности обработки больших массивов данных 6
1.2 Выбор среды программирования и материалов исследования 7
1.3 Подбор показателя, характеризующего засуху 8
1.4 Численные расчёты 11
2 Прогнозирование метеоданных 13
2.1 Анализ методов математического прогнозирования 13
2.2 Выбор метода экстраполяции функции 17
2.3 Прогнозирование засухи 26
3 Разработка GUI 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 33
ПРИЛОЖЕНИЕ
Человек – неотъемлемая часть природы, поэтому все изменения в
окружающей среде играют большую роль в нашей жизнедеятельности. В связи
с этим достаточно весомую роль в нашей жизни играет погода и её капризы.
Сейчас существует множество исследований, посвящённых прогнозированию
погодных условий. Анализ литературных источников [1,2,3] показывает, что
чаще всего этой темой занимаются специалисты в области географии и
экологии. Однако современные информационные технологии, которые стали
активно использоваться в метеорологии, требуют привлечения к таким
исследованиям специалистов в области математического моделирования и
программирования.
Заинтересовавшись этой темой, я решила попробовать себя в роли
метеоролога-программиста. Мне стало интересно разработать компьютерную
программу, помогающую метеорологам прогнозировать погодные условия, в
частности, вероятность засухи в конкретном регионе.
Засуха, как опасное природное явление, определяется, прежде всего,
метеорологическими факторами, несмотря на многообразие других факторов,
вносящих свой вклад в её возникновение. Условия формирования,
повторяемость и продолжительность климатически обусловленных
засушливых периодов, в особенности в зернопроизводящих районах России,
изучались и продолжают изучаться. В последние годы, в связи с изучением
экстремальной засухи 2010 г., по данной проблеме возросло количество всё
новых исследований и публикаций. Повышенный интерес обусловлен, прежде
всего, негативным влиянием засух на продуктивность сельского хозяйства и
неустойчивостью характеристик засушливых периодов в условиях
меняющегося климата [1].
Засуха как экстремальное явление в естественной изменчивости климата
обусловлена внутренними взаимодействиями атмосферы и системой
обратных связей с океанами и поверхностью земли. Были выявлены ряд
факторов, которые могут оказывать влияние на возникновение засухи: в их4
числе крупномасштабные атмосферные механизмы, ассоциирующиеся с
режимами климатической изменчивости и аномалиями температуры
поверхности океана.
Засуха на Европейской территории России возникает при
преобладающем антициклоническом режиме атмосферной циркуляции.
Формирование антициклона здесь чаще всего связано с распространением
отрога азорского антициклона на юг и вторжением сухих быстро
прогревающихся над континентом арктических масс воздуха.
Различают 3 типа засух: метеорологическая, гидрологическая и
сельскохозяйственная. Метеорологическая засуха наблюдается при
длительном запаздывание осадков, в результате чего возникает дефицит влаги.
Гидрологическая засуха происходит из-за дефицита запасов воды в
поверхностных слоях почвы и снижение уровня грунтовых вод, а также уровня
воды в реках, озёрах и других водоёмах. Сельскохозяйственная засуха
проявляется при сниженной влажности почвы, когда возникает
лимитирование роста растений.
Как показывает практика, периоды засух тесно переплетаются с
лесными и торфяными пожарами. В последние десятилетия эти два природных
феномена возникают со всё большей частотой в различных регионах земного
шара, в том числе и тех, которые не считаются зонами засушливого климата.
Засуха, как серьёзная природная аномалия, вызывает большой интерес и
опасение у человечества. Отсутствие дождей, приводящее к высыханию
почвы и гибели растений угрожает и самому человеку, как части живой
природы. Отсутствие урожая, нехватка зеленой растительности в последствии
приводит к гибели всего живого.
В настоящее время среди специалистов в области метеорологии и
климатологии и в целом научной общественности отмечается возрастание
интереса к проблеме беспрецедентного изменения глобального климата за
последние десятилетия [2].5
Именно по этим причинам важной составляющей исследования
возможности засухи является прогнозирование её возможности в будущем.
Говоря точнее, необходимо научиться исследовать вероятность засухи (или
других экстремальных погодных явлений) не только по уже известным
метеоданным, а уметь предсказывать эти явления через несколько лет.
Для этого понадобятся определённые умения, статистические приёмы,
методы математического прогнозирования, а также удобная среда
программирования для ведения необходимых расчётов и построения
графиков. С помощью этих инструментов можно научиться прогнозировать
поведение функции вне заданных значений, учитывая при этом все её
свойства.
Итак, целью моей выпускной квалификационной работы является
разработка комплекса программ для обработки экспериментальных
(метеорологических) данных, на основе которых специалисты могут
прогнозировать погодные явления.
окружающей среде играют большую роль в нашей жизнедеятельности. В связи
с этим достаточно весомую роль в нашей жизни играет погода и её капризы.
Сейчас существует множество исследований, посвящённых прогнозированию
погодных условий. Анализ литературных источников [1,2,3] показывает, что
чаще всего этой темой занимаются специалисты в области географии и
экологии. Однако современные информационные технологии, которые стали
активно использоваться в метеорологии, требуют привлечения к таким
исследованиям специалистов в области математического моделирования и
программирования.
Заинтересовавшись этой темой, я решила попробовать себя в роли
метеоролога-программиста. Мне стало интересно разработать компьютерную
программу, помогающую метеорологам прогнозировать погодные условия, в
частности, вероятность засухи в конкретном регионе.
Засуха, как опасное природное явление, определяется, прежде всего,
метеорологическими факторами, несмотря на многообразие других факторов,
вносящих свой вклад в её возникновение. Условия формирования,
повторяемость и продолжительность климатически обусловленных
засушливых периодов, в особенности в зернопроизводящих районах России,
изучались и продолжают изучаться. В последние годы, в связи с изучением
экстремальной засухи 2010 г., по данной проблеме возросло количество всё
новых исследований и публикаций. Повышенный интерес обусловлен, прежде
всего, негативным влиянием засух на продуктивность сельского хозяйства и
неустойчивостью характеристик засушливых периодов в условиях
меняющегося климата [1].
Засуха как экстремальное явление в естественной изменчивости климата
обусловлена внутренними взаимодействиями атмосферы и системой
обратных связей с океанами и поверхностью земли. Были выявлены ряд
факторов, которые могут оказывать влияние на возникновение засухи: в их4
числе крупномасштабные атмосферные механизмы, ассоциирующиеся с
режимами климатической изменчивости и аномалиями температуры
поверхности океана.
Засуха на Европейской территории России возникает при
преобладающем антициклоническом режиме атмосферной циркуляции.
Формирование антициклона здесь чаще всего связано с распространением
отрога азорского антициклона на юг и вторжением сухих быстро
прогревающихся над континентом арктических масс воздуха.
Различают 3 типа засух: метеорологическая, гидрологическая и
сельскохозяйственная. Метеорологическая засуха наблюдается при
длительном запаздывание осадков, в результате чего возникает дефицит влаги.
Гидрологическая засуха происходит из-за дефицита запасов воды в
поверхностных слоях почвы и снижение уровня грунтовых вод, а также уровня
воды в реках, озёрах и других водоёмах. Сельскохозяйственная засуха
проявляется при сниженной влажности почвы, когда возникает
лимитирование роста растений.
Как показывает практика, периоды засух тесно переплетаются с
лесными и торфяными пожарами. В последние десятилетия эти два природных
феномена возникают со всё большей частотой в различных регионах земного
шара, в том числе и тех, которые не считаются зонами засушливого климата.
Засуха, как серьёзная природная аномалия, вызывает большой интерес и
опасение у человечества. Отсутствие дождей, приводящее к высыханию
почвы и гибели растений угрожает и самому человеку, как части живой
природы. Отсутствие урожая, нехватка зеленой растительности в последствии
приводит к гибели всего живого.
В настоящее время среди специалистов в области метеорологии и
климатологии и в целом научной общественности отмечается возрастание
интереса к проблеме беспрецедентного изменения глобального климата за
последние десятилетия [2].5
Именно по этим причинам важной составляющей исследования
возможности засухи является прогнозирование её возможности в будущем.
Говоря точнее, необходимо научиться исследовать вероятность засухи (или
других экстремальных погодных явлений) не только по уже известным
метеоданным, а уметь предсказывать эти явления через несколько лет.
Для этого понадобятся определённые умения, статистические приёмы,
методы математического прогнозирования, а также удобная среда
программирования для ведения необходимых расчётов и построения
графиков. С помощью этих инструментов можно научиться прогнозировать
поведение функции вне заданных значений, учитывая при этом все её
свойства.
Итак, целью моей выпускной квалификационной работы является
разработка комплекса программ для обработки экспериментальных
(метеорологических) данных, на основе которых специалисты могут
прогнозировать погодные явления.
Возникли сложности?
Нужна помощь преподавателя?
Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!

В данной выпускной квалификационной работе представлен комплекс
программ для обработки экспериментальных (метеорологических) данных, на
основе которых специалисты могут прогнозировать погодные явления.
Для реализации поставленной цели были решены следующие задачи:
изучены особенности обработки файлов с метеоданными в среде Matlab;
найдены необходимые для апробации результатов программирования
данные метеонаблюдений;
изучены критерии, характеризующие засуху;
исследованы методы математического прогнозирования;
разработана программа прогнозирования поведения функции
температур и осадков;
создан графический пользовательский интерфейс.
В ходе выполнения работы я познакомилась с новым для меня форматом
записи данных, а именно, с файлами, имеющими расширение .nc. Начав поиск
способов их обработки, я обнаружила, что в новых версиях среды Matlab есть
множество функций для работы с ними. В процессе работы поняла, что эта
среда программирования хороша не только для операций с файлами
необычного формата. Она идеально подходит для построения графиков,
получения точных значений функции в точке, позволяет строить прогнозные
графики благодаря широкому спектру разнообразных встроенных функций.
Также огромным плюсом Matlab стало наличие в нём удобных инструментов
для создания графического интерфейса пользователя, с помощью которых я
создала удобное приложение для работы с метеоданными.
При изучении экстремальных явлений я заинтересовалась засухой,
подробно познакомилась с её причинами, следствиями, критериями, которые
её характеризуют. Появившаяся нужда в создании прогнозов натолкнула меня
на глубокое изучение методов математического прогнозирования и их
дальнейшей апробации.32
Стоит сказать, что описанные в работе действия с метеоданными – это
лишь небольшая часть того, что можно обработать в созданной мной
программе. Изменив некоторые параметры, можно проанализировать
погодные условия в любой точке мира, где установлена метеостанция, и
спрогнозировать погодные явления на будущие годы: возможность морозов,
количество дней с плюсовой температурой и прочее.
Результаты выпускной квалификационной работы были доложены на
итоговой студенческой конференции КФУ 2019 года [11].
программ для обработки экспериментальных (метеорологических) данных, на
основе которых специалисты могут прогнозировать погодные явления.
Для реализации поставленной цели были решены следующие задачи:
изучены особенности обработки файлов с метеоданными в среде Matlab;
найдены необходимые для апробации результатов программирования
данные метеонаблюдений;
изучены критерии, характеризующие засуху;
исследованы методы математического прогнозирования;
разработана программа прогнозирования поведения функции
температур и осадков;
создан графический пользовательский интерфейс.
В ходе выполнения работы я познакомилась с новым для меня форматом
записи данных, а именно, с файлами, имеющими расширение .nc. Начав поиск
способов их обработки, я обнаружила, что в новых версиях среды Matlab есть
множество функций для работы с ними. В процессе работы поняла, что эта
среда программирования хороша не только для операций с файлами
необычного формата. Она идеально подходит для построения графиков,
получения точных значений функции в точке, позволяет строить прогнозные
графики благодаря широкому спектру разнообразных встроенных функций.
Также огромным плюсом Matlab стало наличие в нём удобных инструментов
для создания графического интерфейса пользователя, с помощью которых я
создала удобное приложение для работы с метеоданными.
При изучении экстремальных явлений я заинтересовалась засухой,
подробно познакомилась с её причинами, следствиями, критериями, которые
её характеризуют. Появившаяся нужда в создании прогнозов натолкнула меня
на глубокое изучение методов математического прогнозирования и их
дальнейшей апробации.32
Стоит сказать, что описанные в работе действия с метеоданными – это
лишь небольшая часть того, что можно обработать в созданной мной
программе. Изменив некоторые параметры, можно проанализировать
погодные условия в любой точке мира, где установлена метеостанция, и
спрогнозировать погодные явления на будущие годы: возможность морозов,
количество дней с плюсовой температурой и прочее.
Результаты выпускной квалификационной работы были доложены на
итоговой студенческой конференции КФУ 2019 года [11].
Черенкова Е.А. Количественные оценки атмосферных засух в
федеральных округах Европейской территории России – Институт географии
РАН, 2013;
2 Певеденцев Ю.П., Шерстюков Б.Г., Наумов Э.П., Шанталинский К.М.,
Гоголь Ф.В. Режим температуры воздуха и атмосферных осадков в Республике
Татарстан – 2008;
3Данные климатического мониторинга - http://seakc.meteoinfo.ru/actuals
4 Чанга Л.Б., Репинская Р.П. О показателе засухи и избыточного
увлажнения в Танзании – 2002;
5 Шугунов Т.Л., Шугунов Л.Ж., Куповых Г.В. Анализ и экстраполяция
значений временного ряда среднегодовой температуры;
6 Кизбикенов К.О. Прогнозирование и временные ряды – Алтайский
государственный педагогический университет, 2017;
7 Шугунов Т.Л. Методы анализа и прогноза временных рядов
метеопараметров - 2007;
8 Кендалл, М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные
ряды / М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт. – Москва : Наука, 1976;
9 Методы прогнозирования - http://statsoft.ru/solutions/tasks/forecast/;
10 Что такое метод экстраполяции? Описание и определения -
https://biznes-prost.ru/metod-ekstrapolyacii-2.html.
11 Низамиева Р.Л. Обработка экспериментальных данных в среде Matlab
// Итоговая научно-образовательная конференция студентов Казанского
федерального университета 2019 года: сборник тезисов (в печати)
федеральных округах Европейской территории России – Институт географии
РАН, 2013;
2 Певеденцев Ю.П., Шерстюков Б.Г., Наумов Э.П., Шанталинский К.М.,
Гоголь Ф.В. Режим температуры воздуха и атмосферных осадков в Республике
Татарстан – 2008;
3Данные климатического мониторинга - http://seakc.meteoinfo.ru/actuals
4 Чанга Л.Б., Репинская Р.П. О показателе засухи и избыточного
увлажнения в Танзании – 2002;
5 Шугунов Т.Л., Шугунов Л.Ж., Куповых Г.В. Анализ и экстраполяция
значений временного ряда среднегодовой температуры;
6 Кизбикенов К.О. Прогнозирование и временные ряды – Алтайский
государственный педагогический университет, 2017;
7 Шугунов Т.Л. Методы анализа и прогноза временных рядов
метеопараметров - 2007;
8 Кендалл, М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные
ряды / М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт. – Москва : Наука, 1976;
9 Методы прогнозирования - http://statsoft.ru/solutions/tasks/forecast/;
10 Что такое метод экстраполяции? Описание и определения -
https://biznes-prost.ru/metod-ekstrapolyacii-2.html.
11 Низамиева Р.Л. Обработка экспериментальных данных в среде Matlab
// Итоговая научно-образовательная конференция студентов Казанского
федерального университета 2019 года: сборник тезисов (в печати)
Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.
Подобные работы
- ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ MATLAB
Дипломные работы, ВКР, математика. Язык работы: Русский. Цена: 3700 р. Год сдачи: 2019 - Разработка моделей и алгоритмов обработки эмпирических данных на основе численного вероятностного анализа
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2017 - Разработка технологии адаптивной идентификации сигналов для оценки технического состояния турбогенераторов
Бакалаврская работа, электротехника. Язык работы: Русский. Цена: 2700 р. Год сдачи: 2016 - УДАЛЕНИЕ ТРЕНДА ИЗ ДАННЫХ ПО ПОЛНОМУ ЭЛЕКТРОННОМУ СОДЕРЖАНИЮ МЕТОДОМ ЭМПИРИЧЕСКОЙ МОДОВОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ
Дипломные работы, ВКР, физика. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2019 - Исследование методами нелинейной динамики ЭКГ для диагностики кардиозаболеваний
Магистерская диссертация, математика. Язык работы: Русский. Цена: 2700 р. Год сдачи: 2016 - Исследование влияния несинусоидальных нагрузок на работу силовых трансформаторов 10(6)/0.4кВ
Дипломные работы, ВКР, электроэнергетика. Язык работы: Русский. Цена: 3700 р. Год сдачи: 2018 - РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ АВТОМОБИЛЬНЫХ АККУМУЛЯТОРОВ
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2019 - ОБНАРУЖЕНИЕ SQL-ИНЪЕКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ
Дипломные работы, ВКР, информационная безопасность. Язык работы: Русский. Цена: 4230 р. Год сдачи: 2018 - КОНВЕРТИРОВАНИЕ ИОНОГРАММ ВЕР ЗИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В Ne(h) ПРОФИЛЬ
Дипломные работы, ВКР, физика. Язык работы: Русский. Цена: 4325 р. Год сдачи: 2017
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
Каталог работ (52625)
- Бакалаврская работа (8989)
- Диссертация (765)
- Магистерская диссертация (5379)
- Дипломные работы, ВКР (22029)
- Главы к дипломным работам (1529)
- Курсовые работы (4998)
- Контрольные работы (4278)
- Отчеты по практике (622)
- Рефераты (964)
- Задачи, тесты, ПТК (385)
- Ответы на вопросы (51)
- Статьи, Эссе, Сочинения (365)
- Бизнес-планы (30)
- Чертежи (6)
- Шаргалки (4)
- Презентации (19)
- РГР (77)
- Авторефераты (РГБ) (378)
- Диссертации (РГБ) (1596)
- Прочее (161)
Новости
06.01.2018
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров

Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
дальше»» Все новости
Статьи
- Где лучше заказывать диссертации и дипломные?
- Выполнение научных статей
- Подготовка диссертаций
- Подводные камни при написании магистерской работы
- Помощь в выполнении дипломных работ
»» Все статьи
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы