• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Определение оптимальной модели машинного обучения для предсказания паводков на реке Амур / Н. Э. Александров, Д. Н. Ермаков, Азиз Наофаль Мохамад Хассин Азиз, О. Ю. Казенков ; рец. О. Е. Самусенко. - DOI 10.33693/2313-223X-2022-9-2-11-20. - Текст : непосредственный // Вычислительные нанотехнологии = Computational Nanotechnology : научный рецензируемый журнал. - 2022. - Т 9, N 2. - С. 11-20. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2313-223X.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85

    Рубрики:
    Машинное обучение
    Искусственный интеллект -- Машинное обучение

    Кл.слова (ненормированные): управление катастрофами -- предсказание паводков -- река Амур -- машинное обучение
    Аннотация: Природные катастрофы, связанные с водой, являются одними из наиболее разрушительных и ответственны за 72% от общего экономического ущерба, причиненного стихийными бедствиями, а в связи с изменениями климата их количество будет только расти. В России главной такой катастрофой являются речные паводки. Цель данной исследовательской работы определить наилучший метод машинного обучения для предсказания паводков на реке Амур, где они наносят значительный ущерб населению и экономике региона. Исследование предпринято с целью улучшения методов прогнозирования паводков для последующего использования результатов исследования в решении задач управления при реагировании на паводки. В исследовании учитываются практические аспекты реализации системы прогнозирования, поэтому были изучены 3 наиболее популярных метода машинного обучения: линейная регрессия, нейронная сеть и градиентный бустинг, потому что эти методы обладают развитой экосистемой вспомогательных решений и широко известны в профессиональном сообществе. Методология исследования была нацелена на достижение максимальной сравнимости результатов. Среди проверенных алгоритмов наилучшее качество продемонстрировал градиентный бустинг над деревьями в реализации Catboost. Результаты исследования применимы и к другим рекам, по которым количество данных сравнимо с Амуром.
    Доп. точки доступа:
    Александров, Никита Эдуардович
    Ермаков, Дмитрий Николаевич
    Азиз Наофаль Мохамад Хассин Азиз
    Казенков, Олег Юрьевич
    Самусенко, О.Е.\рец.\

    Экз-ры полностью 725b6056cef8070291eda930c7d2d1a2/2022/9/2
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -982938-071507)

    Шифр в сводном ЭК: 07ac6a67087ee037be362df9eb2a5a44




    Заказ фрагмента документа ₽