Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods

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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Control systems & computers
Дата:2020
Автор: Pidnebesna, H.A.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2020
Теми:
Applications
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.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 nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181134
record_format dspace
spelling Pidnebesna, H.A.
2021-11-02T19:23:28Z
2021-11-02T19:23:28Z
2020
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
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181134
519.237.5
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).
en
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Control systems & computers
Applications
Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods
Моделювання біопродуктивност Дніпровських водосховищ індуктивними методами
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods
spellingShingle Bioproductivity of Dnieper Reservoirs Analysis by Inductive Methods
Pidnebesna, H.A.
Applications
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
author Pidnebesna, H.A.
author_facet Pidnebesna, H.A.
topic Applications
topic_facet Applications
publishDate 2020
language English
container_title Control systems & computers
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
title_alt Моделювання біопродуктивност Дніпровських водосховищ індуктивними методами
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). 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).
issn 2706-8145
url https://nasplib.isofts.kiev.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.
work_keys_str_mv AT pidnebesnaha bioproductivityofdnieperreservoirsanalysisbyinductivemethods
AT pidnebesnaha modelûvannâbíoproduktivnostdníprovsʹkihvodoshoviŝínduktivnimimetodami
first_indexed 2025-12-07T15:53:53Z
last_indexed 2025-12-07T15:53:53Z
_version_ 1850865439992709120

Схожі ресурси