title: Application of machine learning technologies for numerical prediction of dangerous convective phenomena
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Довгалюк Юлия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Dovgaluk Ulia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Хватков Евгений Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Hvatkov Evgenij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Станкова Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stankova Elena Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033690
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25761
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: "Применение технологий машинного обучения для реализации численного прогноза опасных конвективных явлений".
  В данной работе производится классификация и прогнозирование опасных конвективных явлений (грозы, дождя, ливня) при помощи методов машинного обучения (метод k ближайших соседей, модифицированный при помощи AdaBoost и введения весовых коэффициентов). Реализован прогноз опасного конвективного явления по результатам работы численной модели. Наибольшая точность получена при классификации грозы (до 99%).
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: "Application of machine learning technologies for numerical prediction of dangerous convective phenomena".
  This paper classifies and predicts dangerous convective phenomena (thunderstorm, rain, shower) using machine learning methods (k-nearestp-neighbors method, modified using AdaBoost and introducing weights). The forecast of a dangerous convective phenomenon based on the results of the numerical model was implemented. The greatest accuracy was obtained in the classification of thunderstorm (up to 99%).
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Опасное
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: конвективное
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: атмосферное
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: явление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: облако
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полуторамерная
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: взвешенный
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: knn
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaboost
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гроза
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ливень
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дождь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ансамбль
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: python
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Dangerous
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convective
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: atmospheric
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: phenomenon
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: weighted
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: knn
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaboost
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: thunderstorm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: shower
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: rain
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ensemble
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning technologies for numerical prediction of dangerous convective phenomena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение технологий машинного обучения для реализации численного прогноза опасных конвективных явлений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Primenenie_tehnologij_masinnogo_obucenia_dla_realizacii_cislennogo_prognoza_opasnyh_konvektivnyh_avlenij.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25761/1/Primenenie_tehnologij_masinnogo_obucenia_dla_realizacii_cislennogo_prognoza_opasnyh_konvektivnyh_avlenij.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 582,08 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Hvatkov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25761/2/reviewSV_Otzyv_Hvatkov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 293,36 kB