Прогнозирование будущих наводнений в Алматинской области с использованием методов машинного обучения

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.2.2.007
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The development of modern science and technology allows us to realize many opportunities that are not yet available. For example, the study of various natural phenomena and their hidden dangers, as well as forecasting, can prevent or intensify preventive measures. The impact,the region and frequency of theiroccurrence affect our lives toan unprecedented extent. It is very difficult to prevent these events in the short term, but a risk prevention plan can reduce the negative consequences of an accident.The present study is focused on the evaluation of flood potential within Malaya Almatinka river basin in Almaty using four prediсtion models RandomForest, LinearRegression, DecisionTree and XGBoost. Развитие современной науки и техники позволяет нам реализовать многие возможности, которые еще не доступны. Например, изучение различных природных явлений и их скрытых опасностей, а также прогнозирование могут предотвратить или усилить профилактические мероприятия. Регион, наводненияи частота его возникновениявлияют на нашу жизнь в беспрецедентной степени. Очень трудно предотвратить эти события в кратко-срочной перспективе, но план предотвращения рисков может уменьшить негативные послед-ствия аварии. Настоящее исследование посвящено оценке потенциала наводнений в бассейне реки Малая Алматинка в Алматы с использованием четырех моделей прогнозирования случайного леса, линейной регрессии, дерево решенийи градиентого бустинга.