Babenyshev S.V., Ph.D. of Physical and Mathematical Sciences; Malyutin O.S.; Materov E.N., Ph.D. of Physical and Mathematical Sciences
FSBEE HE Siberian Fire and Rescue Academy EMERCOM of Russia

The main purpose of the article is to give a review of some capabilities of time series analysis and modeling using examples of predicting the number of fires and the level of river flooding using modern machine learning methods in the R programming language environment. The peculiarity of this simulation is the possibility of using several models at the same time, which allows to automatically select models with the lowest bias errors.

Открыть » // Ссылка для цитирования этой статьи

Ссылка для цитирования статьиЗакрыть
link…

Скопировать в буфер

НАУЧНО АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ СИБИРСКИЙ ПОЖАРНО-СПАСАТЕЛЬНЫЙ ВЕСТНИК

Информационная поддержка научных исследований и разработок в области развития единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС), гражданской обороны (ГО), безопасности жизнедеятельности, педагогики, информатики и управления.

ФГБОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2016-2025 | Все права защищены