<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Чисельне моделювання погоди за допомогою інформаційних технологій

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

В роботі проведено аналіз та здійснено огляд найкращих рішень, яких було представлено на конкурсі Kaggle “Бінарне прогнозування з набором даних про опади”,що спрямований на розробку моделей машинного навчання для прогнозування ймовірності випадання опадів. Завдання полягає у бінарній класифікації: визначити, чи будуть опади (1) чи ні (0) на основі метеорологічних даних. Було виконано аналіз та опис набору даних.
This paper analyzes and reviews the best solutions submitted to the Kaggle competition “Binary Prediction with Precipitation Dataset”, which aims to develop machine learning models for predicting the probability of precipitation. The task is a binary classification: to determine whether there will be precipitation (1) or not (0) based on meteorological data. The data set was analyzed and described.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8132-48-8

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Лісачов Р. В. Чисельне моделювання погоди за допомогою інформаційних технологій // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24002.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Кліматичні ризики функціонування галузей економіки України в умовах зміни клімату: монографія / за ред. С. М. Степаненка, А. М. Польового. Одеський державний екологічний університет. Одеса: ТЕС, 2018. 548 с.
  2. Кліматичні ризики функціонування галузей економіки України в умовах зміни клімату: монографія / за ред. С. М. Степаненка, А. М. Польового. Одеський державний екологічний університет. Одеса: ТЕС, 2018. 548 с.
  3. Binary Prediction with a Rainfall Dataset, Kaggle, 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/competitions/playgroun