Rainfall becomes a significant fact

Rainfall becomes a significant factor in agricultural countries like India. Rainfall prediction has become one of the most scientifically and technologically challenging problems in the world. A wide variety of rainfall forecast methods are available. There are mainly two approaches to predict rainfall. They are Empirical method and dynamical method. The empirical approach is based on analysis of historical data of the rainfall and its relationship to a variety of atmospheric and oceanic variables over different parts of the world. The most widely used empirical approaches used for climate prediction are regression, artificial neural network, fuzzy logic and group method of data handling. This paper uses data mining techniques such as clustering and classification techniques for rainfall prediction

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปริมาณน้ำฝนจะ เป็นปัจจัยในประเทศเกษตรเช่นอินเดีย คาดการณ์ปริมาณน้ำฝนได้กลายเป็นหนึ่งในปัญหาทางวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยีสุดท้าทายในโลก ปริมาณน้ำฝนที่หลากหลายคาดการณ์วิธีมี ส่วนใหญ่สองวิธีในการทำนายปริมาณน้ำฝนได้ พวกเขามีวิธีการประจักษ์และวิธี dynamical วิธีรวมอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของความหลากหลายตัวแปรบรรยากาศ และมหาสมุทรและปริมาณน้ำฝนที่ผ่านส่วนต่าง ๆ ของโลก วิธีประจักษ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดใช้สำหรับการพยากรณ์อากาศจะถดถอย โครงข่ายประสาทเทียม ตรรกศาสตร์ และกลุ่มวิธีการจัดการข้อมูล เอกสารนี้ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลเช่นคลัสเตอร์และจัดประเภทเทคนิคการทำนายปริมาณน้ำฝน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปริมาณน้ำฝนจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญในประเทศเช่นอิน​​เดียการเกษตร การคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนได้กลายเป็นหนึ่งในที่สุดทางวิทยาศาสตร์และปัญหาท้าทายในโลกเทคโนโลยี ความหลากหลายของวิธีการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนที่มีอยู่ ส่วนใหญ่มีสองวิธีที่จะคาดการณ์ปริมาณน้ำฝน พวกเขาเป็นวิธีการเชิงประจักษ์และวิธีการพลัง วิธีการเชิงประจักษ์อยู่บนพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของปริมาณน้ำฝนและความสัมพันธ์กับความหลากหลายของตัวแปรบรรยากาศและมหาสมุทรมากกว่าส่วนต่าง ๆ ของโลก ใช้กันอย่างแพร่หลายวิธีเชิงประจักษ์ที่ใช้ในการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศที่มีการถดถอยเครือข่ายประสาทเทียมตรรกศาสตร์และวิธีการในกลุ่มของการจัดการข้อมูล กระดาษนี้จะใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเช่นการจัดกลุ่มและเทคนิคการจัดหมวดหมู่เพื่อการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปริมาณน้ำฝนเป็นปัจจัยสำคัญในประเทศทางการเกษตร เช่น อินเดีย การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนได้กลายเป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายมากที่สุดทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีในโลก ความหลากหลายของวิธีการพยากรณ์ปริมาณฝนมี มีอยู่สองส่วนใหญ่เป็นวิธีการพยากรณ์ปริมาณฝน พวกเขาเป็นวิธีการเชิงประจักษ์และวิธีการเชิงพลวัตวิธีการเชิงประจักษ์โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของปริมาณน้ำฝน และความสัมพันธ์ที่หลากหลายของตัวแปรบรรยากาศและมหาสมุทรผ่านส่วนต่างๆของโลก ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายประจักษ์แนวทางสภาพอากาศพยากรณ์จะถดถอย , โครงข่ายประสาทเทียม , ตรรกะคลุมเครือและวิธีจัดการกับข้อมูลของกลุ่ม .กระดาษนี้จะใช้เทคนิคของเหมืองข้อมูลการจัดกลุ่ม เช่นเทคนิคการจำแนกและการทำนายปริมาณน้ำฝน