doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-1-135-142


УДК 004.852

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ РЕК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Кулин Н.И., Козлов Е.А., Жук Ю.А.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Кулин Н.И., Козлов Е.А., Жук Ю.А. Прогнозирование весеннего половодья рек с использованием методов машинного обучения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 1. С. 135–142. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-1-135-142


Аннотация
Предмет исследования. Предложен новый подход к решению задачи прогнозирования наводнений и паводков в населенных пунктах Ненецкого автономного округа с помощью методов машинного обучения. Метод. Прогноз выполнен на основе выборки данных исторических показателей гидрологических постов и погодных условий в ближайших населенных пунктах за несколько лет. Особенность предлагаемого метода заключается в том, что для обучения ансамбля моделей (XGBoost, Random Forest, бэггинг) используются дополнительные данные, предварительно полученные в результате прогноза с использованием модели Хольта–Уинтерса. Основные результаты. Полученные в результате тестирования экспериментальные данные показали эффективность нового подхода. В результате работы алгоритма получен прогноз повышенного уровня воды, выполнено сравнение со значениями исторических данных по рекам Ненецкого автономного округа. Практическая значимость. Применение предлагаемого метода прогнозирования критического уровня воды экономически целесообразно, и может быть использовано как дополнительная мера по профилактике и предотвращению последствий наводнений в отдельных регионах России.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, прогнозирование паводков, модель Хольта–Уинтерса

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2021 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика