Презентация на тему Использование методов машинного обучения для краткосрочного прогноза стока

методов машинного обучения построить модель зависимости речного стока от

метеорологических условий, проверить ее устойчивость на исторических данных, проверить ее надежность при использовании для краткосрочных прогнозов (1-2 дня).

что по данной теме написали наши соотечественники, посмотрим что

есть в ведущих иностранных изданиях);
Выбор водосбора, на котором будем исследовать нашу гипотезу (используем водосборы недавней шведской группы экспериментов);
Предварительный анализ гидромет информации, которая у нас будет - пропуски, выбросы, тренды и т.д.
Реализация одного из методов машинного обучения для формализации связи речного стока и гидроклиматических характеристик водосбора;
Проверка полученной методики на независимом материале, оценка применимости в практике оперативных прогнозов речного стока.

стока.
Глава 2. Исследуемые географические объекты.
Глава 3. Материалы и методы.
Глава

4. Исследование эффективности методов машинного обучения.
Глава 5. Обсуждение результатов и выводы.

данные Росгидрометцентра о метеорологических параметрах (осадки, Тср, Тмакс и

Тмин), также для расчетов были предоставлены данные по стоку р.Мзымты (в створе Красная Поляна).

Для построения карт в программе ArcGIS 10.2 была использована ЦМР SRTM и топографическая карта масштаба 1:500 000.

главы
Развернутый план второй главы
Построены:
гидрографы

по каждому году за период с 1947 по 2002 гг (пост Казачий Брод) и с 1968 по 2010 гг (пост Красная Поляна)
среднемесячные гидрографы (по тому же периоду)
среднегодовой гидрограф
осредненный годовой гидрограф
карта экспозиции склонов бассейна р.Мзымты
карта подбассейнов и расположения гидрологических постов