title: Using methods of machine learning for forecasting dangerous convective phenomena with the help of the numerical model of convective cloud
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Станкова Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Балакший Андрей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Balakshiy Andrey
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук, доцент Е.Н. Станкова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor E.N. Stankova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011824
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4232
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper information system for organization of the input data for the models of
  convective clouds is used. In the present work we use the information
  system for obtaining statistically significant amount of meteorological data
  about the state of the atmosphere in the place and in the time when dangerous
  convective phenomena are recorded. Corresponding amount of information has
  been collected about the state of the atmosphere in cases when no dangerous
  convective phenomena have been observed. Feature selection for thunderstorm
  forecasting based on Recursive feature elimination with cross-validation
  algorithm is provided. Three methods of machine learning: Support Vector
  Machine, Logistic Regression and Ridge Regression are used for making the
  decision on whether or not a dangerous convective phenomenon occurs at
  present atmospheric conditions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical modeling
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: weather forecasting
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численные модели
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование погоды
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using methods of machine learning for forecasting dangerous convective phenomena with the help of the numerical model of convective cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов машинного обучения для прогнозирования опасных конвективных явлений с помощью численной модели конвективного облака
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st011824.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4232/1/st011824.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 337,96 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Balakshij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4232/2/reviewSV_Otzyv_Balakshij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 131,58 kB
resources.filename: reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4232/3/reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,68 kB
resources.filename: reviewSV_scan2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4232/8/reviewSV_scan2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,72 MB
resources.filename: reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4232/9/reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,39 kB