ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МОДЕЛИРОВАНИИ ДАТ ЛЕДОВЫХ ЯВЛЕНИЙ НА РЕКАХ БАССЕЙНА ОЗЕРА СЕВАН
DOI:
https://doi.org/10.46991/PYSUC.2026.60.2.290Ключевые слова:
ice conditions, classification decision trees, forecasts, machine learning, Naive Bayes classifierАннотация
В исследовании предложено решение задачи модификации прогнозирования ледовых условий, выбраны два наиболее популярных направления: деревья решений и наивный байесовский классификатор. Объектом выступают реки бассейна оз. Севан, в частности Дзыкнагет, Драхтик, Памбак, Варденис, Бахтак, на которых отмечаются сложные процессы вскрытия и замерзания. Для схематизации и совмещения процесса формирования и разрушения льда в качестве прогнозной характеристики вместо дат начала и конца ледовых явлений используются dummy-переменные, а независимыми параметрами выступают среднедекадные значения температуры воздуха и уровни воды. Согласно удовлетворительным результатам исследования, предложенные модели хуже справляются с определением даты конца ледовых явлений, однако способны работать с малой выборкой и отсутствием функциональной связи.
Скачивания
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Ученые записки ЕГУ

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.