Розробка інтелектуальної інформаційної системи прогнозування кількості опадів на основі балансування даних та використання моделі машинного навчання

Abstract

У роботі подано загальну характеристику сучасних підходів до прогнозування кількості опадів, зокрема в контексті кліматичних умов Львівської області. Проведено аналіз методів прогнозування, включаючи статистичні, фізичні та машинного навчання моделі. Описано особливості балансування даних для забезпечення точності прогнозів та вирішення проблем, пов’язаних із обробкою кліматичних даних. Розглянуто процес підготовки наборів даних для прогнозування, обґрунтовано вибір методів машинного навчання та досліджено вплив балансування даних на точність прогнозів. На основі отриманих результатів розроблено моделі прогнозування кількості опадів, що демонструють ефективність у різних кліматичних умовах. У роботі представлено архітектуру інтелектуальної інформаційної системи прогнозування кількості опадів, обрано технологічний стек для її реалізації та розроблено алгоритми обробки вхідних даних. Запропоновано інтерфейс користувача, який дозволяє візуалізувати результати прогнозів. Реалізовано серверну частину системи з використанням Flask та фронтенд на основі React. Оцінено економічну ефективність впровадження системи та розроблено рекомендації для забезпечення безпеки праці виконавців.