Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/29599
Назва: Система прогнозування метеоумов за допомогою алгоритму випадкового лісу
Інші назви: Weather Forecasting System using Random Forest Algorithm
Автори: Воротніков, Дмитро Вікторович
Vorotnikov, Dmytro
Ключові слова: прогнозування метеоумов
Random Forest
діаграми UML
ESP8622
FCM
Mental Modeler
MATLAB
Tinkercad
Node-RED
Python
weather forecasting
Random Forest
UML diagrams
ESP8622
FCM
Mental Modeler
MATLAB
Tinkercad
Node-RED
Python
Дата публікації: 2025
Видавництво: Український державний університет залізничного транспорту
Бібліографічний опис: Воротніков Д. В. Система прогнозування метеоумов за допомогою алгоритму випадкового лісу: пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи / Д. В. Воротніков; Укр. держ. ун-т залізн. трансп. - Харків, 2025. - 61 с.
Короткий огляд (реферат): UA: Об`єктом дослідження в роботі є системи прогнозування метеоумов за допомогою методу машинного навчання. Метою роботи є проектування програмно- апаратно прототипу системи прогнозування метеоумов. В роботі використані такі методи дослідження, як аналіз та синтез моделей прогнозування метеоумов. В роботі засобами UML діаграм описані концептуальна та фізична моделі системи прогнозування. Логічна модель прогнозування температури сформована як нечітка когнітивна карта в Mental Modeler та як нечітка система класифікації в MATLAB. Фізична модель створена в Tinkercad. Пропонується використання ESP8622, DHT11, DHT22, BMP180 та Anemometer Wind Speed Sensor для отримання локальних метеоданих. Динамічна модель системи короткочастного прогнозування метеоумов створена в середовищі Node-RED шляхом інтеграції модулів системи. Історичні метеодані залучені за допомогою інтерфейсу програмних додатків відкритих метеоресурсів. Програмне забезпечення системи реалізовано з використанням Python бібліотек Meteostat, Pandas та Scikit-learn. Метод Random Forest навчено та протестовано на історичних даних.
EN: The object of research in the work is weather forecasting systems using machine learning method. The purpose of the work is to design a software-hardware prototype of a weather forecasting system. The work uses such research methods as analysis and synthesis of weather forecasting models. The work describes the conceptual and physical models of the forecasting system using UML diagrams. The logical model of temperature forecasting is formed as a fuzzy cognitive map in Mental Modeler and as a fuzzy classification system in MATLAB. The physical model is created in Tinkercad. It is proposed to use ESP8622, DHT11, DHT22, BMP180 and Anemometer Wind Speed Sensor to obtain local weather data. The dynamic model of the short-term weather forecasting system is created in the Node-RED environment by integrating the system modules. Historical weather data has been involved using the interface of open weather resource software applications. The system software is implemented using the Python libraries Meteostat, Pandas and Scikit-learn. The Random Forest method was trained and tested on historical data. Testing the system in Node-RED showed satisfactory results.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/29599
Розташовується у зібраннях:2024-2025 н.р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Vorotnikov.pdf353.96 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.