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

Чисельне моделювання погоди за допомогою інформаційних технологій

dc.contributor.authorЛісачов, Р. В.uk
dc.contributor.advisorМокін, В. Б.uk
dc.titleЧисельне моделювання погоди за допомогою інформаційних технологійuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЛісачов 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24002
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc004.9+551.509.313
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49257
dc.description.abstractВ 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.uk
dc.description.abstractThis 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.en
dc.subjectметеорологічні даніuk
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпередбачення опадівuk
dc.subjectознакиuk
dc.subjectмоделі машинного навчанняuk
dc.subjectmeteorological dataen
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectprecipitation forecastingen
dc.subjectfeaturesen
dc.subjectmachine learning modelsen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesКліматичні 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.uk
dc.relation.referencesКліматичні 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.uk
dc.relation.referencesBinary Prediction with a Rainfall Dataset, Kaggle, 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/competitions/playgrounen
dc.date.accessioned2025-09-12T10:07:11Z
dc.date.available2025-09-12T10:07:11Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
24002.pdf
Розмір:
702,08 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: