(untitled) (ԵՊՀ Գիտական տեղեկագիր. Երկրաբանական և աշխարհագրական գիտություններ, 2025)
Հոդվածում քննարկվում է մեքենայական ուսուցման մեթոդների կիրա-ռումը՝ հատուկ ուշադրություն դարձնելով գծային ռեգրեսիային՝ հող–ջուր էկոհամակարգում անցումային մետաղների գումարային կոնցենտրացիան կանխատեսելու համար։ Չնայած նրան, որ անցումային մետաղները անհրաժեշտ են չնչին քանակությամբ, սակայն դրանք կարող են վնասակար ազդեցություն ունենալ շրջակա միջավայրի վրա։ Կանխատեսման համար օգտագործվել են սեզոնային և աշխարհագրական պարամետրերը, ինչպես նաև հողում և ոռոգման ջրում մետաղների կոնցենտրացիաները։ Տվյալների նորմալացումն այս հետազոտության առանցքային փուլերից էր, որը ցույց է տվել իր արդյունավետությունը՝ փոփոխականների միջև գծային կախվածության բացահայտման համար։ Մշակված գծային ռեգրեսիայի մոդելը ցույց է տվել բարձր ճշգրտություն․ դետերմինացիայի գործակիցը կազմել է 0,9945, միջին բացարձակ սխալը՝ 0,1, իսկ միջին տոկոսային սխալը՝ 5,5%։ Այս արդյունքները հաստատում են առաջարկված մեթոդի կիրառելիությունը ջրի որակի մոնիտորինգի, աղտոտման ռիսկերը գնահատելու և էկոհամակարգերում մարդածին ազդեցությամբ պայմանավորված հնարավոր սպառնալիքները վաղ փուլում բացահայտելու համար։