Методика вибору математичної моделі екологічного процесу

Abstract

У ХХІ ст. пошук підходів до вирішення екологічних проблем зумовлений загрозами існування навколишнього середовища внаслідок провадження різноманітних видів діяльності та бездіяльності людини. Більшу половину земної поверхні змінено людиною. Ця модифікація називається зміною в землекористуванні. Нелінійності у змінах у землекористуванні можна вивчати за допомогою інструментів інтелектуального аналізу даних. Запропоновано розглядати більш детально три моделі для зміни землекористування: штучні нейронні мережі, методи класифікації і регресії за допомогою побудови дерева рішень і багатовимірні адаптивні регресійні сплайни. Порівнюються результати трьох інструментів інтелектуального аналізу даних.

В XXI ст. поиск подходов к решению экологических проблем обусловлен угрозами существования окружающей среды в результате осуществления различных видов деятельности и бездеятельности человека. Более половины земной поверхности изменено человеком. Эта модификация называется изменением в землепользовании. Нелинейности в изменениях в землепользовании можно изучать с помощью инструментов интеллектуального анализа данных. Предложено рассматривать более подробно три модели для изменений землепользования: искусственные нейронные сети, методы классификации и регрессии с помощью построения дерева решений и многомерные адаптивные регрессионные сплайны. Сравниваются результаты трех инструментов интеллектуального анализа данных.

In the twenty-first century, the search for approaches to solving environmental problems is caused by the threat to the environment as a result of a variety of human activities, or lack thereof. More than half of the Earth's surface has been altered by people. This modification is called the change of land use. The nonlinearities in changes of land use can be studied with the help of data mining tools. It is proposed to consider the three models for the change of land use: artificial neural networks, methods for solving problems of classification and regression method of building decision trees, and multidimensional adaptive regression splines. Further studies compared the results of three data mining tools.