ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В МОДЕЛИРОВАНИИ ДАТ ЛЕДОВЫХ ЯВЛЕНИЙ НА РЕКАХ БАССЕЙНА ОЗЕРА СЕВАН

Аннотация

Обеспечение безопасного судоходства, защита гидротехнических сооружений, минимизация экономического ущерба от стихийных бедствий – все эти задачи являются приоритетными в области изучения ледового покрова на водоемах. К числу наиболее важных видов ледового прогнозирования относится определение дат начала и окончания ледообразования, что является сложным процессом, но существенно различающимся по факторам образования (формирования). Поэтому целью исследования является внедрение методов машинного обучения (методы деревьев решений и наивный байесовский классификатор) в практику моделирования ледовых процессов на реках бассейна оз. Севан. Предложенные алгоритмы основаны на вероятностном включении отдельных признаков в определенный класс (группу). Для исследования были выбраны пять гидрологических участков бассейна Севана, где наблюдаются ледовые явления: р. Дзкнагет (точка наблюдения (т.н.)  Цовагюг), р. Драхтик (т.н. Драхтик), р. Памбак (т.н. Памбак), р. Варденис (т.н. Варденик), Бахтак (т.н. Цаккар). В работе использованы гидрометеорологические данные за период 2015–2023 гг. ("Центр гидрометеорологии и мониторинга" СНКМ МО РА). Для проверки качества методов исходные выборки были разделены на учебные (с 2015 по 2022 гг.) и тестовые (2023 г.) части. Рассматривались деревья решений и метод наивного байесовского классификатора. Представлен анализ ледовых явлений на реках бассейна оз. Севан. Тестирование предложенных методов показало, что фактическое начало ледовых явлений наступает позже прогнозируемых дат. Также модели хуже определяют дату окончания ледовых явлений. При сравнении относительного числа правильных прогнозов за весь период тестовой выборки метод наивного байесовского классификатора демонстрирует небольшое преимущество в точности.