title: Neural network processing of heterogeneous environmental incident data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Холодова Светлана Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Holodova Svetlana Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Селихова Анастасия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Selihova Anastasia Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Степенко Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stepenko Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040337
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26361
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящей работе, методами машинного обучения, моделируется развитие пожароопасной обстановки. Рассматриваются неоднородные типы данных о пожароопасной обстановке, производится их предварительная обработка и систематизация. Разрабатывается нейронная сеть, предсказывающая динамику пожаров с учётом данных о погоде. Для задач с неравными классами предлагается замена метрики accuracy на F-меру.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the present work, the methods of machine learning simulate the development of a fire hazardous environment. Inhomogeneous types of data on fire hazard conditions are considered, their preliminary processing and systematization are carried out. A neural network is being developed that predicts the dynamics of fires based on weather data. For problems with unequal classes, it is proposed to replace the accuracy metric with an F-measure.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: экологические происшествия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: F-мера
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разнородные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: environmental incidents
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: F-measure
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heterogeneous data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network processing of heterogeneous environmental incident data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевая обработка разнородных данных экологических происшествий
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Selikhova_VKR20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26361/1/Selikhova_VKR20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 929,82 kB
resources.filename: reviewSV_OtzyvSelihova20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26361/2/reviewSV_OtzyvSelihova20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 88,12 kB
resources.filename: reviewSV_Recenzia_Selihovoj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26361/3/reviewSV_Recenzia_Selihovoj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 74,97 kB