Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods
The task was to determine the factors that have the most significant influence on the state of water in the Dnieper reservoirs by constructing a model of dependence of the concentration of chlorophyll a in phytoplankton according to long-term observations in Kremenchug and Kakhovka reservoirs. The r...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2020
|
| Назва видання: | Control systems & computers |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/181134 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods / H.A. Pidnebesna // Control systems & computers. — 2020. — № 2. — С. 66-76. — Бібліогр.: 12 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-181134 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1811342021-11-03T01:26:34Z Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods Pidnebesna, H.A. Applications The task was to determine the factors that have the most significant influence on the state of water in the Dnieper reservoirs by constructing a model of dependence of the concentration of chlorophyll a in phytoplankton according to long-term observations in Kremenchug and Kakhovka reservoirs. The results of observations of the Institute of Sciences in 1976–1993. Various inductive methods were used to obtain a satisfactory result. Algorithms: linear regression of (LR), LASSO, combinatorial algorithm of (COMBI) GMDH and correlation-rating algorithm (CRA). Мета. Була поставлена задача визначення факторів, які мають найвагоміший вплив на стан води в Дніпровських водосховищах, шляхом побудови моделі залежності концентрації хлорофілу а у фітопланктоні за даними багаторічних спостережень в Кременчуцькому та Каховському водосховищах. Результати спостережень за 1976–1993 роки надані Інститутом гідробіології НАН України. Методи. Малий обсяг даних спостережень та похибки вимірювань значно ускладнює розв’язання задачі. Для отримання задовільного результату було застосовано різні індуктивні методи. Проведено моделювання алгоритмами: лінійна регресія LR, LASSO, комбінаторний алгоритм МГУА COMBI та кореляційний алгоритм з аналізу рейтингу факторів CRA. Для оцінки адекватності отриманих моделей застосовано коефіцієнт детермінації R2 та відповідний коефіцієнт множинної кореляції R. Результати. Для Кременчуцького водосховища виявилось, що моделі, побудовані за допомогою LASSO та COMBI мають негативне значення коефіцієнту детермінації R2, тобто недостатню адекватність. Модель, отримана за допомогою лінійної регресії LR, має коефіцієнт детермінації R2 = 0,204 (відповідно, множинної кореляції R = 0,452). Це означає, що модель має задовільну адекватність. Але при цьому має в своєму складі всі чинники, тобто не відбирає найвагоміші. Модель, отримана за допомогою кореляційного алгоритму з розрахунком рейтингу регресорів CRA, має коефіцієнт детермінації R2 = 0,273 (відповідно, множинної кореляції R = 0,522). 2020 Article Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods / H.A. Pidnebesna // Control systems & computers. — 2020. — № 2. — С. 66-76. — Бібліогр.: 12 назв. — англ. 2706-8145 DOI https://doi.org/10.15407/usim.2020.02.066 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/181134 519.237.5 en Control systems & computers Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
English |
| topic |
Applications Applications |
| spellingShingle |
Applications Applications Pidnebesna, H.A. Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods Control systems & computers |
| description |
The task was to determine the factors that have the most significant influence on the state of water in the Dnieper reservoirs by constructing a model of dependence of the concentration of chlorophyll a in phytoplankton according to long-term observations in Kremenchug and Kakhovka reservoirs. The results of observations of the Institute of Sciences in 1976–1993. Various inductive methods were used to obtain a satisfactory result. Algorithms: linear regression of (LR), LASSO, combinatorial algorithm of (COMBI) GMDH and correlation-rating algorithm (CRA). |
| format |
Article |
| author |
Pidnebesna, H.A. |
| author_facet |
Pidnebesna, H.A. |
| author_sort |
Pidnebesna, H.A. |
| title |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods |
| title_short |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods |
| title_full |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods |
| title_fullStr |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods |
| title_full_unstemmed |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods |
| title_sort |
bioproductivity of dnieper reservoirs analysis by inductive methods |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| publishDate |
2020 |
| topic_facet |
Applications |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/181134 |
| citation_txt |
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods / H.A. Pidnebesna // Control systems & computers. — 2020. — № 2. — С. 66-76. — Бібліогр.: 12 назв. — англ. |
| series |
Control systems & computers |
| work_keys_str_mv |
AT pidnebesnaha bioproductivityofdnieperreservoirsanalysisbyinductivemethods |
| first_indexed |
2023-10-18T22:51:42Z |
| last_indexed |
2023-10-18T22:51:42Z |
| _version_ |
1796156624445898752 |