کتاب تحلیل سری‌های زمانی اقیانوسی و جوی: مبانی و کاربردها در پیش‌بینی اقلیمی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل سری‌های زمانی اقیانوسی و جوی: مبانی و کاربردها در پیش‌بینی اقلیمی

موضوع کلی: علوم زمین و محیط زیست

موضوع میانی: تحلیل داده‌های اقلیمی و اقیانوسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی سری‌های زمانی در علوم زمین
  • 2. مقدمه‌ای بر داده‌های اقیانوسی و جوی
  • 3. انواع داده‌های اقلیمی و اقیانوسی
  • 4. نمونه‌برداری و جمع‌آوری داده‌های سری زمانی
  • 5. کیفیت‌سنجی داده‌های سری زمانی
  • 6. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
  • 7. نمودارهای سری زمانی: ترسیم و تفسیر
  • 8. مفهوم روند در سری‌های زمانی
  • 9. شناسایی روند خطی و غیرخطی
  • 10. روش‌های حذف روند
  • 11. مفهوم فصلیت در سری‌های زمانی
  • 12. شناسایی و حذف مولفه فصلی
  • 13. تجزیه سری زمانی به مولفه‌های روند، فصلیت و نویز
  • 14. مفهوم خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 15. تابع خودهمبستگی (ACF)
  • 16. تابع خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 17. مفهوم مانایی (Stationarity)
  • 18. آزمون‌های مانایی سری زمانی
  • 19. روش‌های تبدیل سری‌های غیرمانا به مانا
  • 20. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 21. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
  • 22. مدل‌های ترکیبی ARMA
  • 23. معرفی مدل‌های ARIMA
  • 24. برآورد پارامترهای مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 25. انتخاب مرتبه مدل (p, d, q)
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
  • 27. تشخیص باقی‌مانده‌های مدل
  • 28. مفهوم پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 29. روش‌های پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 30. خطای پیش‌بینی و فواصل اطمینان
  • 31. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل داده‌های اقلیمی
  • 32. تحلیل سری‌های زمانی دما
  • 33. تحلیل سری‌های زمانی بارش
  • 34. تحلیل سری‌های زمانی سطح دریا
  • 35. تحلیل سری‌های زمانی جریان اقیانوسی
  • 36. تحلیل سری‌های زمانی شاخص‌های اقلیمی (مانند ENSO)
  • 37. مقدمه‌ای بر تحلیل طیفی
  • 38. تبدیل فوریه و کاربرد آن
  • 39. طیف‌سنجی سری‌های زمانی
  • 40. تحلیل طیفی داده‌های اقیانوسی
  • 41. تحلیل طیفی داده‌های جوی
  • 42. نوسانات اقیانوسی-اتمسفری
  • 43. پدیده‌های اقلیمی دورپیوندی
  • 44. شاخص‌های اقلیمی و تحلیل سری‌های زمانی آن‌ها
  • 45. پیش‌بینی اقلیمی فصلی و سالانه
  • 46. مدل‌سازی اقلیمی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی اقلیمی
  • 48. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی اقلیمی
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای سری‌های زمانی
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 52. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 53. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی اقلیمی
  • 54. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 55. تحلیل سری‌های زمانی مکانی
  • 56. مدل‌های مکانی-زمانی
  • 57. کاربرد سری‌های زمانی در مدیریت منابع آب
  • 58. تحلیل سری‌های زمانی کیفیت آب
  • 59. کاربرد سری‌های زمانی در مطالعات زیست‌محیطی
  • 60. تحلیل تغییرات اقلیمی و سری‌های زمانی
  • 61. مفاهیم آماری پیشرفته در سری‌های زمانی
  • 62. روش‌های قوی (Robust) در تحلیل سری‌های زمانی
  • 63. تحلیل داده‌های سری زمانی با مقادیر گمشده
  • 64. تحلیل سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 65. مدل‌های VECM
  • 66. مدل‌های VAR
  • 67. کاربرد سری‌های زمانی در اقتصاد (با رویکرد سازگار)
  • 68. تحلیل داده‌های اقتصادی با رویکرد اسلامی
  • 69. مبانی اقتصاد اسلامی و سری‌های زمانی
  • 70. تحلیل سری‌های زمانی در علوم مهندسی (با رویکرد سازگار)
  • 71. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای تحلیل سری‌های زمانی (مانند R، Python)
  • 72. توابع کتابخانه‌ای برای تحلیل سری‌های زمانی در R
  • 73. توابع کتابخانه‌ای برای تحلیل سری‌های زمانی در Python
  • 74. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA در R
  • 75. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA در Python
  • 76. تجسم پیشرفته سری‌های زمانی
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ در علوم زمین
  • 78. تحلیل داده‌های بزرگ اقلیمی
  • 79. کاربرد سری‌های زمانی در سنجش از دور
  • 80. پردازش داده‌های سری زمانی ماهواره‌ای
  • 81. تحلیل تغییرات پوشش گیاهی با سری‌های زمانی
  • 82. تحلیل سری‌های زمانی داده‌های یخچال‌های طبیعی
  • 83. تحلیل سری‌های زمانی آتشفشان‌ها
  • 84. مدل‌سازی اثرات تغییر اقلیم بر سیستم‌های طبیعی
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده تحلیل سری‌های زمانی در علوم زمین
  • 87. کاربرد سری‌های زمانی در پایش محیط زیست
  • 88. تحلیل سری‌های زمانی آلودگی هوا
  • 89. تحلیل سری‌های زمانی صدا
  • 90. مبانی آماری برای تحلیل داده‌های اقیانوسی
  • 91. مبانی آماری برای تحلیل داده‌های جوی
  • 92. روش‌های تحلیل داده‌های سری زمانی در علوم زمین
  • 93. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اقلیمی
  • 94. مبانی سری‌های زمانی در علوم محیط زیست
تگ‌ها: اقلیم شناسی اقیانوس شناسی پیش بینی اقلیمی تحلیل داده های اقلیمی تحلیل سری زمانی سری زمانی اقیانوسی سری زمانی جوی علوم زمین محیط زیست

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.