Artificial Neural Networks (ANNs) a

Artificial Neural Networks (ANNs) are good choice and worth trying to analyze the relationship between meteorological parameters and weather data (i.e., rainfall, temperature, and humidity). According to Haykin [15], a neural network contains large amounts of parallel distributed processors made up of simple processing units. By giving a set of measured data, neural networks can show the stimulus response relationship within the data set through the training [16].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นทางเลือกที่ดีและ น่าลองในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์อุตุนิยมวิทยาและข้อมูลสภาพอากาศ (เช่น ฝนตก อุณหภูมิ และความชื้น) เครือข่ายประสาทประกอบด้วยจำนวนมากตัวประมวลผลแบบกระจายที่ขนานที่ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลแบบง่ายตาม Haykin [15], ให้ชุดของข้อมูลที่วัด เครือข่ายประสาทสามารถแสดงความสัมพันธ์การตอบสนองกระตุ้นเศรษฐกิจภายในชุดข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรม [16]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นทางเลือกที่ดีและคุ้มค่าความพยายามที่จะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยาและข้อมูลสภาพอากาศ (เช่นปริมาณน้ำฝนอุณหภูมิและความชื้น) ตาม Haykin [15] เครือข่ายประสาทมีจำนวนมากในการประมวลผลแบบขนานกระจายสร้างขึ้นจากหน่วยประมวลผลง่าย โดยการให้ชุดของข้อมูลที่วัด, เครือข่ายประสาทสามารถแสดงความสัมพันธ์ของการตอบสนองต่อการกระตุ้นเศรษฐกิจภายในข้อมูลที่กำหนดผ่านการฝึกอบรม [16]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงข่ายประสาทเทียม ( แอนน์ ) เป็นทางเลือกที่ดีและคุ้มค่าพยายามที่จะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยาและข้อมูลสภาพอากาศ เช่น ฝน อุณหภูมิ และความชื้น ) ตาม haykin [ 15 ] , เครือข่ายประสาทมีปริมาณมากขึ้นของหน่วยประมวลผลแบบขนานกระจายการประมวลผลอย่างง่าย โดยการให้ชุดของการวัดข้อมูลโครงข่ายประสาทเทียมสามารถแสดงการกระตุ้นการตอบสนองความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูลผ่านการฝึกอบรม [ 16 ]