title: Using multidimensional database for analysis of specialised meteorological information
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Довгалюк Юлия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Хватков Евгений Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Hvatkov Evgenij
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 Nikolаevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:12:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:12:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033690
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11238
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе проводится исследование информации, полученной из численной модели конвективного облака, с помощью представления в многомерной базе данных и методов машинного обучения. Данные для анализа получены при помощи комплексной информационной системы, собирающей и агрегирующей данные с сайтов метеослужб. Данные представляют собой наборы численных параметров конвективного облака и типы опасного конвективного явления (дождь, ливень, гроза или отсутствие явлений). Прогноз проводится с помощью алгоритма машинного обучения k ближайших соседей с предварительной нормализацией данных стандартным отклонением для повышения точности предсказания. Результат для отдельных условий прогноза составляет высокую точность (больше 96%).
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we study information obtained from a numerical model of a convective cloud, using a representation in a multidimensional database and methods of machine learning. Data for analysis are obtained using an integrated information system that collects and aggregates data from weather services sites. Data are sets of numerical parameters of the convective cloud and the types of dangerous convective phenomenon (rain, shower, storm or absence of phenomena). The forecast is carried out using the algorithm of machine learning k nearest neighbors with preliminary normalization of data by a standard deviation to improve the accuracy of the prediction. The result for particular forecast conditions is high accuracy (more than 96%).
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многомерная база данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численная модель облака
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: конвективное облако
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численное моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k ближайших соседей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multidimensional database
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical cloud model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convective cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical simulation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k nearest neighbors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using multidimensional database for analysis of specialised meteorological information
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование многомерных баз данных для анализа специализированной метеорологической информации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Using_multidimensional_database_for_the_analysis_of_specialized_meteorological_information.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11238/1/Using_multidimensional_database_for_the_analysis_of_specialized_meteorological_information.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: Article
resources.size: 404,5 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Xvatkov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11238/2/reviewSV_Otzyv_Xvatkov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 180,82 kB
resources.filename: reviewSV_Xvatkov_E_V__rec.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11238/3/reviewSV_Xvatkov_E_V__rec.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 32 kB
resources.filename: reviewSV_Xvatkov_E_V__rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11238/4/reviewSV_Xvatkov_E_V__rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 168,39 kB
resources.filename: reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11238/5/reviewSV_st006792_Stankova_Elena_Nikolaevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,82 kB