ПРОГНОЗ ИСПАРЕНИЯ ПОДЗЕМНЫХ ВОД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

Abstract

Аннотация - Модели регрессионного анализа и классификации данных
временных рядов на основе алгоритмов машинного обучения позволяют решать
задачи прогнозирования состояния региона в различных сферах, в том числе в
сельском хозяйстве. Одной из проблем в этой сфере является засоление почв,
одна из основных причин засоления которых связана с повышением уровня
грунтовых вод. Эта статья посвящена определению модели для прогнозирования
испарения подземных вод с использованием метода линейной регрессии с
несколькими переменными с использованием географических данных из
региона. В качестве исходных данных для построения модели использовались
данные Хорезмской области за период с 1980 по 2010 годы, и на основе этих
данных была сформирована обучающая выборка. Был проведен корреляционный
анализ для изучения взаимосвязи между переменными выборки и моделью
линейной регрессии с тремя переменными, состоящей из осадков, испарение
воды и температура воздуха использовались для прогнозирования уровня
грунтовых вод и повышения точности модели. В статье также представлен метод
очистки данных в обучающей выборке от помех.