📄Работа №170799
Тема: Возможности применения логистической регрессии в гидрологических прогнозах
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
гидрология
Объем:
65 листов
Год:
2022
Просмотров:
58
4390
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ ПОЛОЖЕНИЕ 4
1.1. РЕЛЬЕФ 6
1.2. КЛИМАТ 9
1.3. ГИДРОГРАФИЯ 11
1.4. ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ 13
ГЛАВА 2. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ 16
2.1. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ 16
2.2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ 18
2.3. ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ 21
ГЛАВА 3. УРАВНЕНИЕ РЕГРЕССИИ 24
3.1. БАЗА ДАННЫХ 24
3.2. МАТРИЦЫ КОРРЕЛЯЦИИ 27
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАБЛАГОВРЕМЕННОСТИ 30
3.4. РАСЧЕТ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ 31
3.5. РАСЧЕТ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ДОЖДЕВОГО ПАВОДКА 33
ГЛАВА 4. КОЭФФИЦИЕНТ СПИРМАНА 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЯ 43
ПРИЛОЖЕНИЕ А 43
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 44
ПРИЛОЖЕНИЕ В 54
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
ГЛАВА 1. ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ ПОЛОЖЕНИЕ 4
1.1. РЕЛЬЕФ 6
1.2. КЛИМАТ 9
1.3. ГИДРОГРАФИЯ 11
1.4. ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ 13
ГЛАВА 2. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ 16
2.1. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ 16
2.2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ 18
2.3. ПРИМЕНЕНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ 21
ГЛАВА 3. УРАВНЕНИЕ РЕГРЕССИИ 24
3.1. БАЗА ДАННЫХ 24
3.2. МАТРИЦЫ КОРРЕЛЯЦИИ 27
3.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАБЛАГОВРЕМЕННОСТИ 30
3.4. РАСЧЕТ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ 31
3.5. РАСЧЕТ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ДОЖДЕВОГО ПАВОДКА 33
ГЛАВА 4. КОЭФФИЦИЕНТ СПИРМАНА 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЯ 43
ПРИЛОЖЕНИЕ А 43
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 44
ПРИЛОЖЕНИЕ В 54
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
📖 Введение
Гидрологические прогнозы - один из основных разделов прикладной гидрологии. В задачу гидрологических прогнозов, как научной дисциплины входят разработка методов предвычисления, позволяющих заранее определять развитие процессов и явлений, происходящих в реках, озерах и других водных объектах, на основе данных гидрометеорологических наблюдений. Гидрологические прогнозы заключаются в предвычислении с различной заблаговременностью и степенью точности того или иного элемента режима или явления, основанном на знании закономерностей развития гидрометеорологических процессов, определяющих это явление в конкретных условиях данной реки, озера или водохранилища.
Логистическая регрессия - это метод классификации, используемый для прогнозирования значения категориальной зависимой переменной на основе связи с одной или несколькими независимыми переменными, которые предположительно имеют логистическое распределение. В данном исследовании мы ищем корреляцию между расходами и метеорологическими характеристиками.
Работа посвящена исследованию возможности применения логистической регрессии в гидрологических прогнозах. Метод логистической регрессии происходит из смежных с гидрологией наук, обычно он не используется для прогнозирования гидрологических явлений. Актуальность работы в том, чтобы использовать новый метод и провести оценку его эффективности.
Для исследования была набрана база данных из метеорологических и гидрологических характеристик по р. Самур.
Главной задачей исследования является расчет коэффициентов регрессии и свободного члена для весеннего половодья и дождевого паводка за два года, а также объединенных за два года данных для весеннего половодья и дождевого паводка, чтобы далее провести прогноз на независимом материале.
Работа состоит из четырех глав, введения и заключения. Первая глава будет посвящена физико-географическому положению р. Самур. Вторая глава - теории множественных регрессий. Главы три и четыре посвящены расчетам уравнения регрессии и коэффициента корреляции Спирмана. В заключении в обобщенном виде представлены результаты проведенного исследования.
Логистическая регрессия - это метод классификации, используемый для прогнозирования значения категориальной зависимой переменной на основе связи с одной или несколькими независимыми переменными, которые предположительно имеют логистическое распределение. В данном исследовании мы ищем корреляцию между расходами и метеорологическими характеристиками.
Работа посвящена исследованию возможности применения логистической регрессии в гидрологических прогнозах. Метод логистической регрессии происходит из смежных с гидрологией наук, обычно он не используется для прогнозирования гидрологических явлений. Актуальность работы в том, чтобы использовать новый метод и провести оценку его эффективности.
Для исследования была набрана база данных из метеорологических и гидрологических характеристик по р. Самур.
Главной задачей исследования является расчет коэффициентов регрессии и свободного члена для весеннего половодья и дождевого паводка за два года, а также объединенных за два года данных для весеннего половодья и дождевого паводка, чтобы далее провести прогноз на независимом материале.
Работа состоит из четырех глав, введения и заключения. Первая глава будет посвящена физико-географическому положению р. Самур. Вторая глава - теории множественных регрессий. Главы три и четыре посвящены расчетам уравнения регрессии и коэффициента корреляции Спирмана. В заключении в обобщенном виде представлены результаты проведенного исследования.
✅ Заключение
В ходе исследования изучались возможности применения логистической регрессии в гидрологических прогнозах. Для исследования была набрана база данных из метеорологических и гидрологических характеристик по р. Самур за 2013—2015 годы.
Метод логистической регрессии, применявшийся в работе, обычно не используется для прогнозирования гидрологических явлений, что повысило актуальность работы, поскольку изучалась возможность использования нового для гидрологии метода и его эффективность.
Главной задачей исследования был расчёт коэффициентов регрессии и свободного члена для весеннего половодья и дождевого паводка за два года, а также объединенных за два года данных для весеннего половодья и дождевого паводка. После этого было проведено прогнозирование на независимом материале и были сделаны нижележащие выводы.
Метод логистической регрессии для гидрологических прогнозов является подходящим для предсказания, только если предыдущие годы схожи с предсказываемыми.
Весеннее половодье 2013 и 2014 года являются схожими с половодьем 2015 года, поэтому методика предсказания, основанная на уравнении регрессии, является эффективной в данном конкретном случае. Однако дождевые паводки 2013 и 2014 года не схожи с 2015 годом, где методика показала себя не эффективной.
Если расширить базу данных на большее число лет, тогда можно будет найти аналог прогнозируемого года и использовать методику более эффективно.
Применение в исследовании метода ранговой корреляции можно считать успешным, так как значения корреляции между расходами и количеством облаков при предельном значении в 0,8 является равным 0,77; значение корреляции между расходами воды и направлениями ветра является равным 0,56, что тоже близко к предельному значению 0,8.
Метод логистической регрессии, применявшийся в работе, обычно не используется для прогнозирования гидрологических явлений, что повысило актуальность работы, поскольку изучалась возможность использования нового для гидрологии метода и его эффективность.
Главной задачей исследования был расчёт коэффициентов регрессии и свободного члена для весеннего половодья и дождевого паводка за два года, а также объединенных за два года данных для весеннего половодья и дождевого паводка. После этого было проведено прогнозирование на независимом материале и были сделаны нижележащие выводы.
Метод логистической регрессии для гидрологических прогнозов является подходящим для предсказания, только если предыдущие годы схожи с предсказываемыми.
Весеннее половодье 2013 и 2014 года являются схожими с половодьем 2015 года, поэтому методика предсказания, основанная на уравнении регрессии, является эффективной в данном конкретном случае. Однако дождевые паводки 2013 и 2014 года не схожи с 2015 годом, где методика показала себя не эффективной.
Если расширить базу данных на большее число лет, тогда можно будет найти аналог прогнозируемого года и использовать методику более эффективно.
Применение в исследовании метода ранговой корреляции можно считать успешным, так как значения корреляции между расходами и количеством облаков при предельном значении в 0,8 является равным 0,77; значение корреляции между расходами воды и направлениями ветра является равным 0,56, что тоже близко к предельному значению 0,8.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.