Методика вибору математичної моделі екологічного процесу
In the twenty-first century, the search for approaches to solving environmental problems is caused by the threat to the environment as a result of a variety of human activities, or lack thereof. More than half of the Earth's surface has been altered by people. This modification is called the ch...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108828 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-108828 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-1088282018-03-30T15:35:30Z Method of choosing an environmental mathematical model Методика выбора математической модели экологического процесса Методика вибору математичної моделі екологічного процесу Mikulin, Viktor V. multiple classifications artificial neural networks multivariate adaptive regression splines multiple determination estimation of probability cell land transformation model множественная классификация искусственные нейронные сети многомерные адаптивные регрессионные сплайны множественная детерминация оценка правдоподобия ячейка изменения в землепользовании множинна класифікація штучні нейронні мережі багатовимірні адаптивні регресійні сплайни множинна детермінація оцінка правдоподібності комірка зміни у землекористуванні In the twenty-first century, the search for approaches to solving environmental problems is caused by the threat to the environment as a result of a variety of human activities, or lack thereof. More than half of the Earth's surface has been altered by people. This modification is called the change of land use. The nonlinearities in changes of land use can be studied with the help of data mining tools. It is proposed to consider the three models for the change of land use: artificial neural networks, methods for solving problems of classification and regression method of building decision trees, and multidimensional adaptive regression splines. Further studies compared the results of three data mining tools. В XXI ст. поиск подходов к решению экологических проблем обусловлен угрозами существования окружающей среды в результате осуществления различных видов деятельности и бездеятельности человека. Более половины земной поверхности изменено человеком. Эта модификация называется изменением в землепользовании. Нелинейности в изменениях в землепользовании можно изучать с помощью инструментов интеллектуального анализа данных. Предложено рассматривать более подробно три модели для изменений землепользования: искусственные нейронные сети, методы классификации и регрессии с помощью построения дерева решений и многомерные адаптивные регрессионные сплайны. Сравниваются результаты трех инструментов интеллектуального анализа данных. У ХХІ ст. пошук підходів до вирішення екологічних проблем зумовлений загрозами існування навколишнього середовища внаслідок провадження різноманітних видів діяльності та бездіяльності людини. Більшу половину земної поверхні змінено людиною. Ця модифікація називається зміною в землекористуванні. Нелінійності у змінах у землекористуванні можна вивчати за допомогою інструментів інтелектуального аналізу даних. Запропоновано розглядати більш детально три моделі для зміни землекористування: штучні нейронні мережі, методи класифікації і регресії за допомогою побудови дерева рішень і багатовимірні адаптивні регресійні сплайни. Порівнюються результати трьох інструментів інтелектуального аналізу даних. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017-06-26 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108828 10.20535/SRIT.2308-8893.2017.2.11 System research and information technologies; No. 2 (2017); 115-129 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2017); 115-129 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2017); 115-129 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108828/103742 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
multiple classifications artificial neural networks multivariate adaptive regression splines multiple determination estimation of probability cell land transformation model множественная классификация искусственные нейронные сети многомерные адаптивные регрессионные сплайны множественная детерминация оценка правдоподобия ячейка изменения в землепользовании множинна класифікація штучні нейронні мережі багатовимірні адаптивні регресійні сплайни множинна детермінація оцінка правдоподібності комірка зміни у землекористуванні |
| spellingShingle |
multiple classifications artificial neural networks multivariate adaptive regression splines multiple determination estimation of probability cell land transformation model множественная классификация искусственные нейронные сети многомерные адаптивные регрессионные сплайны множественная детерминация оценка правдоподобия ячейка изменения в землепользовании множинна класифікація штучні нейронні мережі багатовимірні адаптивні регресійні сплайни множинна детермінація оцінка правдоподібності комірка зміни у землекористуванні Mikulin, Viktor V. Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| topic_facet |
multiple classifications artificial neural networks multivariate adaptive regression splines multiple determination estimation of probability cell land transformation model множественная классификация искусственные нейронные сети многомерные адаптивные регрессионные сплайны множественная детерминация оценка правдоподобия ячейка изменения в землепользовании множинна класифікація штучні нейронні мережі багатовимірні адаптивні регресійні сплайни множинна детермінація оцінка правдоподібності комірка зміни у землекористуванні |
| format |
Article |
| author |
Mikulin, Viktor V. |
| author_facet |
Mikulin, Viktor V. |
| author_sort |
Mikulin, Viktor V. |
| title |
Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_short |
Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_full |
Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_fullStr |
Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_full_unstemmed |
Методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_sort |
методика вибору математичної моделі екологічного процесу |
| title_alt |
Method of choosing an environmental mathematical model Методика выбора математической модели экологического процесса |
| description |
In the twenty-first century, the search for approaches to solving environmental problems is caused by the threat to the environment as a result of a variety of human activities, or lack thereof. More than half of the Earth's surface has been altered by people. This modification is called the change of land use. The nonlinearities in changes of land use can be studied with the help of data mining tools. It is proposed to consider the three models for the change of land use: artificial neural networks, methods for solving problems of classification and regression method of building decision trees, and multidimensional adaptive regression splines. Further studies compared the results of three data mining tools. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2017 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108828 |
| work_keys_str_mv |
AT mikulinviktorv methodofchoosinganenvironmentalmathematicalmodel AT mikulinviktorv metodikavyboramatematičeskojmodeliékologičeskogoprocessa AT mikulinviktorv metodikaviborumatematičnoímodelíekologíčnogoprocesu |
| first_indexed |
2024-04-08T15:05:49Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:05:49Z |
| _version_ |
1795779460734124032 |