استخدام تقنيات تنقيب البيانات للتحليل حاله الطقس ( دراسة حالة ولاية الخرطوم (يناير 1981_ ديسمبر 2010 ()

Abstract

المستخلص الكثيرمن الأنظمة تحتوي علي بيانات هائلة من الممكن استخدامها وتحليلها للحصول علي معلومات مفيدة تساهم في عمليه اتخاذ القرار السليم ولكن حجم هذه البيانات يجعل من الصعب تحليلها يدويا لذا أصبحت هنالك حاجه ماسه لوجود وسائل تمكن من الوصول لهذه البيانات بطريقة سهله وفعالة واحدي هذه الوسائل تقنية تنقيب البيانات. تكمن مشكلة الدراسة في سؤالين ما هي أهم خوارزميات تنقيب البيانات الأكثر ملائمة في مجال الأرصاد الجوي وهل هذه الدراسة تساعد الإدارة بالاهتمام بتنقيب البيانات. تتبع أهمية الدراسة في استخدام تنقيب البيانات في مجال الرصد الجوي للمساعدة في اتخاذ القرار السليم بالسرعة والدقة المطلوبة حيث يهدر المحللون البشر الكثير من الوقت في تحليل البيانات. استخدام منهج التحليل الوصفي في تحليل وتصميم البيانات عبر دوره حياة تطور النظم. تهدف هذه الدراسة الي التنبؤ بحاله الطقس حيث تم بناء قاعدة بيانات تحتوي علي معلومات الطقس وتحليل تلك البيانات باستخدام البرنامج ويكا والتنبؤ بواسطة خوارزمية Multilayer perceptionوكانت حاله التنبؤ( حاله طقس متوقعه، حاله طقس اقل من المتوقع، حاله طقس اعلي من المتوقع) حيث تم استخدام هذه الخوارزمية لكفاءتها في التنبؤ بحاله الطقس. خرجت الدراسة بان العوامل المؤثرة علي حاله الطقس هي ( درجه الحرارة العليا – الرطوبة –درجه الحراره الصغري) تم بناء النموذج باستخدام الشبكة العصبية وكانت نسبه النموذج 57% ومعدل الخطأ 0.33 .

Abstract Many systems contain huge data that can be used and analyzed to obtain it contain useful information that contributes to the process of making a sound decision ,but the volume of this data makes It is difficult to analyze it manually, so there is an urgent need for means to access this data in an easy and effective way, and one of these means is data technology .the problem with the study lies in two question: what are the most important data mining algorithms that are most appropriate in metrology? The study helps the administration to pay attention to data mining In the field of metrology to help makes the right decision with the required speed and accuracy, where waste is wasted Human analysts spend a lot of time analyzing data .use the descriptive analysis method to analyze and data design across the systems evolution life cycle this study aims to predict the weather a data base containing weather information was built and that was analyzed using the program WEKA forecasting using the multilayer perceptron algorithm was a forecast condition. Weather condition is lower than expected, weather condition is higher than expected (where this algorithm was used) for its efficiency in forecasting the weather .the study concluded that the factors affecting the weather are: maximum temperature, minimum temperature ,and humidity .the model was but using the grid the model ratio was 57% and the error was 0.33