Определение оптимальной модели машинного обучения для предсказания паводков на реке Амур
(Стр. 11-20)

Подробнее об авторах
Александров Никита Эдуардович аспирант
Инженерная академия Российского университета дружбы народов (РУДН)
Москва, Российская Федерация Ермаков Дмитрий Николаевич доктор политических наук, доктор экономических наук, кандидат исторических наук, профессор, магистр технических наук; профессор департамента инновационного менеджмента в отраслях промышленности Инженерной академии; главный научный сотрудник научно-технического отдела
Инженерная академия Российского университета дружбы народов (РУДН); Научно-исследовательский институт «Полюс» имени М.Ф. Стельмаха
Москва, Российская Федерация Азиз Наофаль Мохамад Хассин Азиз аспирант
Инженерная академия Российского университета дружбы народов (РУДН)
Москва, Российская Федерация Казенков Олег Юрьевич почетный работник сферы образования РФ; ассистент кафедры «Нанотехнологии и микросистемная техника»; научный сотрудник Управления по научноисследовательской деятельности; заместитель руководителя Технопарка «Полюс»
Инженерная академия Российского университета дружбы народов (РУДН); ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)»; АО «НИИ «Полюс» имени М.Ф. Стельмаха»
Москва, Российская Федерация
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
Природные катастрофы, связанные с водой, являются одними из наиболее разрушительных и ответственны за 72% от общего экономического ущерба, причиненного стихийными бедствиями, а в связи с изменениями климата их количество будет только расти. В России главной такой катастрофой являются речные паводки. Цель данной исследовательской работы определить наилучший метод машинного обучения для предсказания паводков на реке Амур, где они наносят значительный ущерб населению и экономике региона. Исследование предпринято с целью улучшения методов прогнозирования паводков для последующего использования результатов исследования в решении задач управления при реагировании на паводки. В исследовании учитываются практические аспекты реализации системы прогнозирования, поэтому были изучены 3 наиболее популярных метода машинного обучения: линейная регрессия, нейронная сеть и градиентный бустинг, потому что эти методы обладают развитой экосистемой вспомогательных решений и широко известны в профессиональном сообществе. Методология исследования была нацелена на достижение максимальной сравнимости результатов. Среди проверенных алгоритмов наилучшее качество продемонстрировал градиентный бустинг над деревьями в реализации Catboost. Результаты исследования применимы и к другим рекам, по которым количество данных сравнимо с Амуром.
Образец цитирования:
Александров Н.Э., Ермаков Д.Н., Азиз Н.М., Казенков О.Ю., (2022), ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ПАВОДКОВ НА РЕКЕ АМУР. Computational nanotechnology, 2: 11-20. DOI: 10.33693/2313-223X-2022-9-2-11-20
Список литературы:
Arduino G., Reggiani P., Todini E. Recent advances in flood forecasting and flood risk assessment // Hydrology and Earth Sciences. 2005. Pp. 280-284.
Aqil M., Kita I., Nishiyama S. Analysis and prediction of flow from local source in a river basin using a Neuro-fuzzy modeling tool // Journal of Environmental Management. 2007. Pp. 215-223.
Carvalho D., Pereira E., Cardoso J. Machine learning interpretability: A survey on methods and metrics // Electronics. 2019. P. 832.
Diederik P. Kingma Jimmy Ba Adam: A method for stochastic optimization // 3rd International Conference for Learning Representations. San Diego, 2015.
DiFrancesco K.N., Tullos D.D. Flexibility in water resources management: Review of concepts and development of assessment measures for flood management systems // Journal of the American Water Resources Association. Pp. 1527-1539.
Dipanjan Sarkar, Raghav Bali, Tushar Sharma. The Python machine learning ecosystem // Practical Machine Learning with Python. 2017. Pp. 67-118.
Chang F.J., Hsu K., Chang L.C. Flood forecasting using machine learning methods. 2019.
Makhinov А.N. Amur terrigene and chemical discharge formation // Proceedings of the International Kyoto Symposium. Kyoto, Japan: Research Institute for Hymanity and Nature, 2005. Pp. 61-65.
Moore R.J., Bell V.A., Jones D.A. Forecasting for flood warning // Comptes Rendus Geosciences. 2005. Pp. 203-217.
Nash J.E., Sutcliffe J.V. River flow forecasting through conceptual models. Part I: A discussion of principles // Journal of Hydrology. 1970. Pp. 282-290.
Frumkin H. Disaster preparedness. In: Environmental health: From global to local. San Francisco: Jossey-Bass Publishers, 2005.
Prokhorenkova L. et al. CatBoost: Unbiased boosting with categorical features // NIPS. 2017.
Ramírez J.A. Prediction and modeling of flood hydrology and hydraulics. In: Inland flood hazards: Human, riparian and aquatic communities. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.
Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors // Nature. 1986. No. 323. Pp. 533-536.
Sahraei S., Asadzadeh M., Unduche F. Signature-based multi-modelling and multi-objective calibration of hydrologic models: Application in flood forecasting for Canadian Prairies // Journal of Hydrology. 2020. P. 588.
Scikit-learn sklearn.linear_model.LinearRegression [Online]. 2022. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html
Tullos D. Assessing environmental impact assessments: A review and analysis of documenting environmental impacts of large dams // Journal of Environmental Management. 2008. Pp. 208-223.
Vinod N., Geoffrey E. Hinton rectified linear units improve restricted Boltzmann machines // 27th International Conference on International Conference on Machine Learning [s.l.]. USA: Omnipress, 2010. Pp. 807-814.
Академия больших данных MADE и hh.ru составили портрет российского специалиста в сфере Data Science // Vk, hh.ru. 2020. URL: https://vk.company/ru/press/releases/10682/
Yoganath Adikari, Junichi Yoshitani. Global trends in water related disasters: An insight for policymakers. Tsukuba, Japan: International Centre for Water Hazard and Risk Management (UNESCO) (ICHARM), 2009.
Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия // Финансы и статистика. 1981.
Махинов А.Н., Ким В.И., Воронов Б.А. Наводнение в бассейне Амура 2013 года: причины и последствия // Вестник ДВО РАН. 2013.
Новороцкий П.В. Колебания стока Амура за последние 110 лет // География и природные ресурсы. 2007. C. 86-90.
Осипов Ю.С. Нейронная сеть // Большая российская энциклопедия. 2017.
Сбербанк NoFloodWithAI: прогнозирование паводков на реке Амур. 2020. URL: https://github.com/sberbank-ai/no_flood_with_ai_aij2020
Ключевые слова:
управление катастрофами, предсказание паводков, река Амур, машинное обучение.