ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕМПЕРАТУРИ ПОВЕРХНІ ЗЕМЛІ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ (Computer systems and information technologies, 2024)
Прогнозування температури є актуальною темою в багатьох сферах життя людини. Зокрема, зміна клімату безпосередньо впливає на сільське господарство, енергетику, інфраструктуру, охорону здоров’я, логістику та туризм. Передбачення майбутніх змін дозволяє краще підготуватися до викликів і мінімізувати ризики. У роботі представлено інформаційну систему прогнозування температури земної поверхні з використанням технологій машинного навчання. Прогноз формується з використанням моделі, адаптованої до конкретного регіону, шляхом навчання на основі історичних даних і відстеження найбільш притаманних закономірностей. Вибір і навчання моделі проводили на основі аналізу характеристик кліматичних зон, згідно з класифікацією Кеппена. Проведено порівняння ефективності моделей прогнозування середньомісячних температур земної поверхні в різних кліматичних зонах.Аналіз наукових публікацій підтвердив актуальність обраної теми дослідження. Розглянуто сучасні підходи до прогнозування кліматичних показників. Проаналізовано методи та підходи до прогнозування температури, їх переваги та недоліки.Розглянуто особливості застосування методів машинного навчання для прогнозування температури та визначено критерії вибору найбільш точних і найменш енергозатратних методів. Результати дослідження дозволили виявити методи машинного навчання, які найкраще адаптуються до температурних закономірностей і дозволяють здійснити точний короткостроковий прогноз. Запропоновано підхід для довгострокового прогнозування з використанням рекурентних нейронних мереж.Розроблено інформаційну систему прогнозування майбутніх температур залежно від кліматичних особливостей досліджуваних територій на основі запропонованих методів. Сформовано концепцію подальших досліджень щодо розвитку та вдосконалення розробленої інформаційної системи.
Keywords: машинне навчання (ML); прогнозування; температура поверхні Землі; кліматичний пояс; інформаційна система