Использование методов машинного обучения для прогнозирования опасных конвективных явлений с помощью численной модели конвективного облака

В данной работе используется система для организации входных данных для моделей конвективных облаков. Она используется для получения метеорологических данных о состоянии атмосферы в месте и в то время, когда наблюдалось опасное конвективное явление. Аналогичный объем данных о состоянии атмосферы был собран и в тех случаях, когда опасное конвективное явление не наблюдалось. Представлен выбор значимых для прогноза опасного конвективного явления численных параметров облака с помощью рекурсивного алгоритма устранения с функциями перекрестной проверки. Использованы три метода машинного обучения: метод опорных векторов, логистическая регрессия и Гребневая Регрессия для принятия решения о том, будет ли происходить опасное конвективное явление или нет по результатам работы численной модели конвективного облака. Также оценена точность указанных методов.

Общественные науки в целом
Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d363b5f1be77c40d58a12
UUID: 2024923b-179e-4897-b9a5-89a7d0a5376b
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 32

Балакший Андрей Владимирович

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 346069 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет