Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "BOUGUESBA, OUARDA"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • No Thumbnail Available
    Item
    Application d'un modèle d'apprentissage automatique pour la prévision météorologique
    (university of eloued جامعة الوادي, 2023-06-07) - GUELBOU, AMIRA; BOUGUESBA, OUARDA
    تتخلل تأثیرات الطقس تقریبًا كل جانب من جوانب حیاتنا الیومیة ، من السفر إلى التجارة إلى الحكومة. یمكن أن یؤدي تقدیم تنبؤات دقیقة بالطقس إلى زیادة كفاءة التخطیط وتخصیص الموارد من قبل الأفراد والشركات. الموضوع الذي تتناولھ ھذه الأطروحة ھو تطویر نظام التنبؤ بالطقس من خلال تطبیق نموذج التعلم الآلي القائم على التعلم العمیق. تم تدریب النموذج على بیانات الطقس السابقة ، والتي تختلف عن النماذج الرقمیة القیاسیة للتنبؤ بالطقس والتي تخلق تمثیلات ریاضیة للقوانین الفیزیائیة. والتي ھي شكل من (LSTMs) في ھذا السیاق ، اقترحنا الذاكرة طویلة وقصیرة المدى الشبكة العصبیة المتكررة) المستخدمة بشكل شائع للتنبؤ بالسلسلة الزمنیة ، )RNN أشكال حیث ركزنا على عاملین رئیسیین: درجة الحرارة والرطوبة.The effects of weather permeate nearly every aspect of our daily lives, from travel to commerce to government. Providing accurate weather forecasts can increase the efficiency of planning and resource allocation by individuals and businesses. The subject addressed in this thesis is the development of a weather forecasting system by the application of a machine learning model based on deep learning. The model is trained on past weather data, which differs from standard numerical weather forecasting models which create mathematical representations of physical laws. In this context, we have proposed Long and Short Term Memory (LSTMs) which is a form of RNN (Recurrent Neural Network) commonly used for time series prediction where we will focus on two main factors: temperature and humidity.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback