اﻟﺘﻨّﺒو ﺒﺎﻷﻤطﺎر اﻟﺸّﻬرﯿﺔ ﻓﻲ ﻤﺤطﺔ ﺤﻤص ﺒﺎﺴﺘﺨدام ﺘﻘﻨﯿﺔ ﺘﺤوﯿل اﻟﻤوﯿﺠﺎت واﻟﺸّﺒﻛﺎت اﻟﻌﺼﺒﯿﺔ اﻻﺼطﻨﺎﻋﯿﺔ

اﻟﺘﻨﺒّو ﺒﺎﻟطﻘس وﺨﺎﺼﺔ ً اﻷﻤطﺎر، ﻫﻲ واﺤدة ﻤن اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻌﻤﻠﯿﺔ اﻷﻛﺜر ﺘﺤدﯿﺎً واﻫﻤﯿﺔ، واﻟﺘﻲ ﺘﻘوم ﺒﻬﺎ ﺨدﻤﺎت اﻷرﺼﺎد اﻟﺠوﯿﺔ ﻓﻲ ﺠﻤﯿﻊ اﻨﺤﺎء اﻟﻌﺎﻟم، ﻋﻼوة ﻋﻠﻰ ﻛوﻨﻪ اﺠراء ﻤﻌﻘد ﯿﺘطﻠب ﻤﺠﺎﻻت ﻤﺘﺨﺼﺼﺔ وﻤﺘﻌددة ﻤن اﻟﺨﺒرات. ﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟورﻗﺔ، اﻗﺘرح ﻨﻤوذج اﻟﺸﺒﻛﺎت اﻟﻌﺼﺒﱠﯿﺔ )ANNs ( ﻤﻊ ﺘﺤوﯿل اﻟﻤوﯿﺠﺎت ﻛﺄداة ﻟﻠﺘﻨﺒو ﺒﺎﻷﻤطﺎر اﻟﺸّﻬرﯿﺔ ﺒﺸﻛل ﻤﺘﺘﺎﻟﻲ ﺒﺎﻻﻋﺘﻤﺎد ﻋﻠﻰ اﻟﺒﯿﺎﻨﺎت اﻟﺴﺎﺒﻘﺔ ﻟﻬطول اﻷﻤطﺎر )2009-1933 (، اﻟﻤﺄﺨوذة ﻤن ﻤﺤطﺔ ﺤﻤص ﻟﻸرﺼﺎد اﻟﺠوﯿﺔ. ﺤﯿث ﺘم ﺘﺤﻠﯿل اﻟﺴﻠﺴﻠﺔ اﻟزﻤﻨﯿﺔ ﻟﻸﻤطﺎر اﻟﻰ ﻤﻌﺎﻤﻼﺘﻬﺎ اﻟﺘﻔﺼﯿﻠﯿﺔ واﻟﺘﻘرﯿﺒﯿﺔ ﻋﻠﻰ ﺜﻼث ﻤﺴﺘوﯿﺎت ﺒﺎﺴﺘﺨدا ﺘﺤوﯿل اﻟﻤوﯿﺠﺎت اﻟﻤﺘﻘطﻊDiscrete Wavelet Transform(DWT)، واﺴﺘﺨدﻤت اﻟﺸﱠﺒﻛﺔ اﻟﻌﺼﺒﱠﯿﺔ اﻤﺎﻤﯿﺔ اﻟﺘﻐذﯿﺔ ﻤﻊ ﺨوارزﻤﯿﺔ اﻻﻨﺘﺸﺎر اﻟﻌﻛﺴﻲ ﻓﻲ ﻋﻤﻠﯿﺔ اﻟﺘﻌﻠم واﻟﺘﻨﺒّو. ﺘوﺼﻠت اﻟدراﺴﺔ اﻟﻰ ان اﻟﺸﺒﻛﺔ اﻟﻌﺼﺒﯿﺔWNN ذات اﻟﻬﯿﻛﻠﯿﺔ (5-8-8-8-1 )، ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻨﺒو ﺒﺎﻷﻤطﺎر اﻟﺸﻬرﯿﺔ ﻓﻲ ﻤﺤطﺔ ﺤﻤص ﻋﻠﻰ اﻟﻤدى اﻟطوﯿل ﺒﻤﻌﺎﻤل ﺘﺤدﯿد وﺠذر ﻤﺘوﺴط ﻤرﺒﻌﺎت اﻷﺨطﺎء (7.74mm,0.98 ) ﻋﻠﻰ اﻟﺘرﺘﯿب. ﺘﻘدم ﺘﻘﻨﯿﺔ ﺘﺤوﯿل اﻟﻤوﯿﺠﺎت ﻤﯿزة ﻤﻔﯿدة ﻗﺎﺌﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺘﺤﻠﯿل اﻟﺒﯿﺎﻨﺎت، ﻤﻤﺎ ﯿﺤﺴن ﻤن اداء اﻟﻨﻤوذج، وﺘطﺒق ﻫذﻩ اﻟﺘﻘﻨﯿﺔ ﻓﻲ ﻨﻤﺎذج اﻟﺸﺒﻛﺎت اﻟﻌﺼﺒﯿﺔ اﻻﺼطﻨﺎﻋﯿﺔ ﻟﻸﻤطﺎر ﻷﻨﻬﺎ ﺒﺴﯿطﺔ، ﻛﻤﺎ ﯿﻤﻛن ﺘطﺒﯿق ﻫذﻩ اﻟﺘﻘﻨﯿﺔ ﻟﻨﻤﺎذج اﺨرى.