ВКР: Разработка системы информационного портала для прогнозирования погоды

РЕФЕРАТ


Выпускная квалификационная работа содержит 94 страниц, 3 части, 31 рисунок, 9 таблиц, 43 источников, приложения.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОГОДЫ, ВРЕМЕННОЙ РЯД, PHP РАЗРАБОТКА, МЕТОД SSA, ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА, БАЗА ДАННЫХ, МЕТЕОДАННЫЕ.
Объектом исследования является прогнозирование погоды с использованием временных рядов.
Цель проекта является разработка информационной системы прогнозирования погоды.
В данной работе было спроектировано и разработано программное обеспечение, позволяющее формировать прогноз погоды с использованием математических рядов по методу анализа сингулярного спектра.


ОГЛАВЛЕНИЕ


ВВЕДЕНИЕ
1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ, АНАЛИЗ АНАЛОГОВ
1.1 Постановка задачи
1.1.1 Описание (анализ) временного ряда
1.2 Обзор и анализ аналогов программной системы
1.3 Выбор среды разработки
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ (ОБОСНОВАНИЕ) ЗАДАЧИ
2.1 Математика нейронной сети
2.2 Математика прогнозирования погоды
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
3.1 Функциональность приложения
3.2 Разработка общей структуры приложения
3.2.1 Диаграммы проекта
3.2.2 Описание структуры проекта
3.3 Разработка базы данных
3.4 Результат работы программы и ее оценка
3.5 Обеспечение информационной безопасности сервера
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ
Фрагмент листинга программных модулей

ВВЕДЕНИЕ

Вопрос улучшения точности месячных метеорологических прогнозов стоит остро на международном уровне. Несмотря на это, только ведущие глобальные метеорологические институты активно занимаются исследованиями в этой области. Российский Гидрометцентр имеет богатую историю в разработке оперативных месячных прогнозов погоды, которая насчитывает свыше шести десятилетий и направлена на удовлетворение потребностей различных секторов экономики.
Существует методика, применяемая для создания долгосрочных метеорологических прогнозов, базирующаяся на разработках Мультановского. Этот подход позволяет формировать предварительные прогнозы за месяц до наступления прогнозируемого периода. Процесс прогнозирования разделяется на три основных этапа, на каждом из которых проводится анализ макропроцессов для конкретной зоны.
Первый этап включает в себя анализ значимых метеорологических событий, произошедших за три месяца до прогнозируемого периода. Затем следует изучение регулярных атмосферных процессов. На заключительном этапе анализируются собранные данные и выбирается наиболее подходящий год для сравнения. Такой подход демонстрирует высокую точность и достоверность результатов, что подтверждается работами опытных специалистов отдела долгосрочных прогнозов погоды, включая В.И. Захаренкову, Т.А. Богданову, В.И. Иванову, Н.В. Сатину, Н.А. Русину, Г.И. Чекмасову [6].
Альтернативный подход к прогнозированию ключевых метеорологических элементов на месяц был разработан В.П. Садоковым и Д.А. Педем [8]. Он основан на физико-статистическом анализе и включает в себя результаты численных прогнозов на декаду, а также различные статистические данные, отражающие состояние атмосферы. Эта комплексная модель на протяжении многих лет показывала результаты, сопоставимые с последними достижениями в области месячного прогнозирования, включая корректировку постпроцессинга.
Современные достижения в сфере гидродинамического моделирования позволили улучшить качество месячных прогнозов, рассчитанных с помощью спектральных гидродинамических моделей, используемых Гидрометцентром России и Главной Геофизической Обсерваторией. Эти данные теперь принимаются во внимание при подготовке окончательного официального прогноза.
В рамках текущего проекта планируется создание программного продукта, который позволит сформировать прогноз погоды на основе использования математических рядов.