Journal Article

تطوير خوارزمية LSTM لتحسين دقة تنبؤات هطول الأمطار

أباز، محمد, موسى، محمود

2025

Overview

إن مسألة التنبؤ بهطول الأمطار مسألة معقدة تعتمد بشكل أساسي على كيفية استخلاص البيانات من الجو، وعلى كمية هذه البيانات لننتقل بعدها إلى مرحلة تحليل البيانات ثم معالجتها. في هذا البحث سنقوم بتطوير نموذج رياضي سيتم تطبيقه على الإشارات الكهرومغناطيسية المنعكسة من القمر الصناعي، وتمر عبر الغلاف الجوي، ودراسة مدى تأثير الغلاف الجوي في شدة الإشارات، ثم استخراج عدد من السمات المميزة للإشارات الكهرومغناطيسية في أثناء إرسالها واستقبالها، حيث إن النظام الذي تتم دراسته يعتمد على إشارات القمر الصناعي المرسلة إلى محطة أرضية والمنعكسة عنها، ثم تحليل هذه الإشارات بشكل دقيق ومعرفة مقدار التضعيف الحاصل عليها. وبتطبيق النموذج المقترح يتولد لدينا قاعدة معطيات ضخمة ننطلق من خلالها في عملية التنبؤ. في هذا البحث سنقدم دراسة تحليلية ورياضية لكيفية استخلاص البيانات من الموجات الكهرومغناطيسية المرسلة والمنعكسة من القمر الصناعي والمحطة الأرضية، وتوليد قاعدة البيانات الرقمية التي ننطلق من خلالها في عملية المعالجة ثم تطبيق تقنيات الذكاء الصنعي من خلال تطوير خوارزمية Long Short-Term Memory (LSTM) التي هي نوع من الشبكات العصبونية المتكررة Recurrent Neural Network (RNN) والقادرة على التعلم من خلال بيانات التسلسل الزمني المعتمد على حجم العينات الضخم الذي عدل من خلال هذا النموذج ليولد خط التضعيف الأساسي بناء على قيمة التيار المتناوب قبل هطول الأمطار وبعدها.

• Publisher: جامعة حلب في المناطق المحررة
• Subject: الأرصاد الجوية / التغيرات المناخية / عملية التنبؤ / هطول الأمطار