МОДЕЛЮВАННЯ МЕТОДОМ ПОСЛІДОВНОЇ ГРАФІЧНОЇ РЕГРЕСІЇ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2011

МОДЕЛЮВАННЯ МЕТОДОМ ПОСЛІДОВНОЇ ГРАФІЧНОЇ РЕГРЕСІЇ

14.11.2022 09:16

[1. Інформаційні системи і технології]

Автор: Карасьова Олена Віталіївна, студентка, Національнй технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ


Забруднення атмосфери є результатом викидів забруднюючих речовин, які потрапляють в повітря з різних джерел.  Причини та наслідки цього явища потрібно шукати в природі земної атмосфери. Забруднення переноситься по повітрю від джерела і до появи місць їхнього руйнування.  На  це явище впливають різні чинники та метеоумови.

Метод послідовної графічної регресії дозволяє найбільш повно врахувати відомі закономірності і виявлені зв’язки між концентрацією домішок у повітрі та метеопараметрами у потрібному для нас місті, наприклад Києві.

Реалізація методу відбувається наступним чином. 

На першому етапі будуються попередні графіки на кожному з котрих представляються залежності предиктанта від двох предикторів. 

Далі  проводиться попарне об’єднання графіків. 

І наступнм етапом є отримання остаточного графіка, на якому предиктант - функція всіх предикторів. Кількість предикторів не обмежується.

Для вибору та включення до схеми прогнозу предикторів важлива наявність у будь-якому вигляді зв’язку між ними та загальними параметрами по матеріалах спостережень в даному місті. Можна відмітити, що вигляд зв’язку значення не має, на відміну від методу розпізнавання образів, де наявність складного зв’язку, наприклад, бімодального, виключає можливість використання предиктору. У деяких випадках зв’язок між загальним параметром та окремим параметром має нечіткий вираз, але він краще виявляється якщо його розглядають при заданих значеннях іншого параметру (наприклад, залежність ЗП від швидкості вітру при різних становищах термічної стійкості атмосфери – метод послідовної графічної регресії дозволяє прослідкувати такий неоднозначний зв’язок). Ніяких обмежень до вибору пар предикторів у МПГР не існує. Але з обліком фізичних думок бажано відокремити два предиктора так, щоб характер зв’язку між ЗП та одним з них залежав від значення іншого (наприклад: температура повітря Т і швидкість вітру υ; висота приземної термічної інверсії Нпз і P ’ та інше)

Отже, якщо скласти n-кількість прогнозів груп загальних параметрів, то виправдовуваність близько 90%, а це перевищує показники  інших прогнозів. Прогностична схема пройшла масові випробування і дуже успішно користується попитом в практиці для прогнозу загальних параметрів.

Література

1. Моделювання і прогнозування стану навколишнього середовища: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. - К.: Либідь, 2003.- 208 с.

2. Chiang, C.L, (2003) Statistical methods of analysis, World Scientific. ISBN 981-238-310-7 - page 274 section 9.7.4 "interpolation vs extrapolation"

________________________


Науковий керівник: Маркіна Ольга Миколаївна, к.т.н., доцент, Національнй технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ




Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення