Διερεύνηση και στατιστική ανάλυση μετρήσεων μετεωρολογικού σταθμού Αγίου Μάμα Χαλκιδικής
Creators: name: Ζέμου, Γεωργία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Άγιος Μάμας
Στατιστική Ανάλυση
Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
Agios Mamas
Statistical analysis
Artificial Neural Networks

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται τη χρήση Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ), για τη διερεύνηση και ανάλυση των μετρήσεων του μετεωρολογικού σταθμού Αγίου Μάμα Χαλκιδικής. Αντικείμενο της εργασίας αποτέλεσε η παρουσίαση ενός διαφορετικού τρόπου διερεύνησης και στατιστικής επεξεργασίας χρονοσειρών μέσων θερμοκρασιών και μηνιαίων βροχοπτώσεων, από δεδομένα που αντλήθηκαν κατά τη διάρκεια 21 ετών (έτη 1977 έως 1997) στον μετεωρολογικό αυτό σταθμό, με χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Για τη διαμόρφωση ενός μοντέλου προσομοίωσης των χρονοσειρών, χρησιμοποιήθηκε ένα ΤΝΔ προώθησης feed-forward με μέθοδο εκπαίδευσης τον αλγόριθμο back propagation, αποτελούμενο από το επίπεδο εισόδου, ένα κρυμμένο επίπεδο και το επίπεδο εξόδου. Αναφορικά με τη θερμοκρασία, ένα σύνολο ετήσιων δεδομένων της μέσης θερμοκρασίας παρουσιάζεται στον κόμβο εισόδου ενώ ως αντίστοιχη έξοδος-στόχος θεωρήθηκε η μέση θερμοκρασία ανά ημέρα των επόμενων χρόνων. Αντίστοιχα, στην περίπτωση των μηνιαίων βροχοπτώσεων, δεδομένα εισόδου αποτέλεσαν οι μηνιαίες βροχοπτώσεις ανά έτος, έπειτα από εξομάλυνση με τον Κινητό Μέσο Όρο, και ως έξοδος-στόχος οι βροχοπτώσεις των επόμενων ετών. Ως βασικό εργαλείο χρησιμοποιήθηκε το περιβάλλον του μαθηματικού λογισμικού πακέτου MATLAB, στην έκδοση R2010a, ενώ για την ανάλυση των πληροφοριών, την στατιστική επεξεργασία και την εξαγωγή των κατάλληλων διαγραμμάτων, χρησιμοποιήθηκε το πρόγραμμα επεξεργασίας λογιστικών φύλλων Microsoft Office Excel. Με χρήση διαφορετικών «εργαλειοθηκών» του Matlab, η λειτουργία του δικτύου κρίθηκε επιτυχής για τα εργαλεία nftool (neural network fitting tool) και nntool (neural networks tool) και πραγματοποιήθηκε μία μεταξύ τους σύγκριση, με αποτέλεσμα το εργαλείο nftool, με την εγγραφή εκ νέου του κώδικα εκπαίδευσης και προσομοίωσης, να αποδειχθεί το πλέον ικανοποιητικό. Το εργαλείο nntool τείνει, να εξομαλύνει της ακραίες τιμές, ενώ το εργαλείο nftool πλησιάζει περισσότερο τις τιμές στόχων με καλύτερη λειτουργία δικτύου. Τα εργαλεία αυτά με την ίδια μορφή χρησιμοποιήθηκαν, για εξαγωγή προβλεπτικών τιμών των μέσων θερμοκρασιών, για τα επόμενα χρόνια. Το εργαλείο nftool χρησιμοποιήθηκε για σύγκριση των αποτελεσμάτων του με την απλή στατιστική επεξεργασία των δεδομένων μέσω του προγράμματος Microsoft Office Excel. Η προσομοίωση χρονοσειρών και πρόβλεψη μελλοντικών τιμών μέσω νευρωνικών δικτύων αποδείχτηκε ιδιαίτερα ικανοποιητική, ενώ, παρατηρήθηκε ότι μειώνεται σημαντικά το αρχικό εύρος δεδομένων, εξομαλύνοντας τις ακραίες τιμές και διατηρούνται οι υψηλές τιμές των θερμοκρασιών και βροχοπτώσεων, κατά τον υπολογισμό μέσης, μέγιστης και ελάχιστης τιμής των δειγμάτων. Τέλος, πραγματοποιήθηκε στατιστική συσχέτιση των υπαρχουσών μετρήσεων με σταθμούς τοποθετημένους στην ευρύτερη περιοχή. Η αναγωγή των μετρήσεων έγινε για σταθμό εγκατεστημένο σε υψόμετρο 20 μ. στον οικισμό Διονυσίου και σταθμό τοποθετημένο σε ορεινή γύρω περιοχή, εγκατεστημένο στον οικισμό του Βάβδου. Οι δύο πρώτοι σταθμοί Αγίου Μάμα και Διονυσίου όπως αναμενόταν ακολούθησαν παρόμοια κατανομή λόγω της πολύ κοντινής τους απόστασης και των όμοιων χαρακτηριστικών που διαθέτουν (υψόμετρο, παραθαλάσσια περιοχή). Εν αντιθέσει με αυτούς, ο σταθμός του Βάβδου, ως περισσότερο ορεινός, κατέγραψε συνεχείς χαμηλότερες θερμοκρασίες και υψηλότερες βροχοπτώσεις. Κατά τη διάρκεια της εργασίας επιχειρήθηκε μια στοχαστική πρόβλεψη καιρικών συνθηκών, με πλήρη απουσία ντετερμινιστικού χαρακτήρα. Ιδιαίτερα οι βροχοπτώσεις αποτελούν ένα αβέβαιο φαινόμενο και η πρόβλεψη και στατιστική τους ανάλυση θεωρείται ιδιαιτέρως δύσκολη διαδικασία και επομένως, η προσαρμογή του νευρωνικού δικτύου είναι καλύτερη στην περίπτωση μελέτης θερμοκρασιών και λιγότερο καλή στην μελέτη των βροχοπτώσεων. Συμπερασματικά, τα ΤΝΔ παρέχουν το πλεονέκτημα αποδέσμευσης από την κανονική κατανομή που ακολουθεί η απλή στατιστική επεξεργασία αλλά ταυτόχρονα αποτελούν μία σύνθετη στοχαστική διαδικασία παροχής αξιόπιστων αποτελεσμάτων.
description: This master thesis presents the use of Artificial Neural Networks (ANN), in analyzing the measurements of the meteorological station Agios Mamas in Chalkidiki. The main objective of this work is to present a different way of investigation and statistical analysis of time series, of average temperatures and monthly rainfall, using ANNs. Data were extracted by the weather station, during its 21-year-operation (1977-1997). In order to form a simulation model of the time series, a feed-forward ANN was used, educated by back propagation algorithm, consisting of an entry level, a level of hidden layers and an output level. Regarding temperature measurements, a data set of annual average temperature is shown in the input node and the corresponding output-target is the average temperature per day of the following years. Similarly, considering the precipitation, the input layer consists of the monthly rainfall data per year, after smoothing using the moving average, and as output-target rainfalls, the years ahead are used. The basic tool, that was used, is the mathematical software package MATLAB, version R2010a. Furthermore, Microsoft Office Excel spreadsheet was the most suitable for the analysis of information, statistical processing and export of suitable diagrams. After having tried different "Toolboxes" of Matlab, the network operation was considered successful for nftool (neural network fitting tool) and nntool (neural networks tool) and a comparison between them was held. As a result, in the nftool, a new code of training and simulation was written and proved most satisfactory. The nntool tends to smooth out the extreme values, while the nftool comes closer to the target values, having better network’s functioning. These tools, in the same format, were used to export predictive values of average temperatures for the next few years. Nftool was used, after that, to compare these results with the ones extracted from a simple statistical processing of data, through the Microsoft Office Excel. The simulated time series and forecasting values, via neural networks, proved very satisfactory. It was, also, concluded that the original data range was significantly reduced, smoothing outliers. High values of temperatures and rainfall were observed while calculating average, maximum and minimum values of the samples. Finally, a statistical correlation was performed between existing measurements from different stations installed in the region. One station was established at an altitude of 20 m., near Dionysiou village and another one was situated in the mountainous surroundings, next to Vavdos settlement. The first two stations, the ones of Agios Mamas and Dionysiou village, followed, as expected, similar distribution, especially due to their small distance and their similar characteristics (elevation, coastal area). Unlike them, Vavdos station, being more mountainous by nature, recorded lower temperatures and higher precipitation. During this master thesis, a stochastic weather forecast, with complete absence of deterministic nature, was attempted. Precipitation is a highly uncertain phenomenon and, as a result, forecasting and statistical analysis is considered as a particularly difficult process. Therefore, the adaptation of the neural network is better, considering the temperatures, and less good in the study of rainfalls. In conclusion, the neural networks offer the advantage of releasing the normal distribution that simple statistical analysis follows but, also, they form a complex stochastic process providing reliable results.