Система прогнозування лісових пожеж на основі метеорологічних даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorЗінченко, Світлана Олександрівна
dc.date.accessioned2021-11-24T13:58:19Z
dc.date.available2021-11-24T13:58:19Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 83 p., 8 tabl., 43 fig., 2 appendices, 19 sources. The object of research is the mutual influence of meteorological indicators on the occurrence of fire and the size of the flat affected areas. The subject of research is the analysis and comparison of forecasting methods based on machine learning. The purpose of the work is to analyze the subject of research, to implement a software product to determine the fruit that will be destroyed by fire, under certain conditions. Research methods - methods of nonlinear regression (decision trees, random forests), neural networks, Support Vector Machine (SVM). Relevance - the task of predicting forest burnout under certain natural conditions and fire prevention. Results of work - the system of forecasting the area of forest viewing was created and tested. Analysis of the results of permits to identify methods that show the best quality and can be used in real conditions. Ways to further develop the subject of research - expansion of input data, addition of new potentially influential factors. Research of other forecasting methods, inclusion of the server part and constant updating of forecasts and input data on weather conditions, visualization of results in a convenient form.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 83 с., 8 табл., 43 рис., 2 додатки, 19 джерел. Об’єкт дослідження – взаємний вплив метеорологічних показників на виникнення пожеж і розмір площі уражених ділянок. Предмет дослідження – аналіз і порівняння методів прогнозування, що базуються на машинному навчанні. Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, реалізувати програмний продукт для визначення площі, яку буде знищено пожежею, при тих чи інших умовах. Методи дослідження – методи нелінійної регресії (дерева прийняття рішень, випадкові ліси), нейронні мережі, метод опорних векторів (SVR). Актуальність – задача прогнозування вигорання лісів при певних природніх умовах і запобігання пожеж. Результати роботи - було створено і протестовано систему прогнозування площі вигорання лісу. Аналіз результатів дозволив виявити методи, що показають найкращу точність і можуть бути використані у реальних умовах. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розширення вхідного датасету, додавання нових потенційно впливових факторів. Дослідження інших методів прогнозування, підключення серверної частини і постійне оновлення прогнозів і вхідних даних про погодні умови, візуалізація результатів у зручній формі.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationЗінченко, С. О. Система прогнозування лісових пожеж на основі метеорологічних даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Зінченко Світлана Олександрівна. – Київ, 2021. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45212
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectлісові пожежіuk
dc.subjectрегресіяuk
dc.subjectдерева прийняття рішеньuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectрегресія опорних векторівuk
dc.subjectforest fireuk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectdecision treesuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectSVRuk
dc.titleСистема прогнозування лісових пожеж на основі метеорологічних данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Zinchenko_bakalavr.docx
Розмір:
14.24 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи