Статья:

РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД В ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Конференция: LXXIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Технические и математические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Физико-математические науки

Выходные данные
Рокина И.К. РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД В ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ // Технические и математические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. LXXIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(73). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_tech/6(73).pdf (дата обращения: 14.11.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД В ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Рокина Ирина Константиновна
магистрант, Поволжский Государственный технологически университет, РФ, г. Йошкар-Ола
 

Из года в год на всей территории земного шара преобладает проблема лесных пожаров, неконтролируемого стихийного бедствия, пагубно отражающегося на экономике республики в целом и лесном комплексе в частности. Для решения такой масштабной задачи необходимо использовать различные средства и методы системы раннего обнаружения лесных пожаров.

Одним из методов анализа данных является регрессионный анализ, который позволяет определить связь между зависимой переменной и набором независимых, и использовать эту связь для прогнозирования значений.

Наиболее распространённый вид регрессионного анализа — линейная регрессия, когда находят линейную функцию, которая, согласно определённым математическим критериям, наиболее соответствует данным. Например, в методе наименьших квадратов вычисляется прямая (или гиперплоскость), сумма квадратов между которой и данными минимальна.

Математическое определение регрессии можно определить следующим образом. Пусть Y - зависимая переменная, а x1, x2,….. xn независимые переменные (факторы), определяющие поведение зависимой переменной. При построении модели, описывающей зависимость Y от x1, x2,….. xn , предполагается, во-первых, что у исследователя имеются результаты совокупных наблюдений зависимой переменной Y и независимых переменных x1, x2,….. xn , во-вторых, что значения независимых переменных определяются точно (без ошибок), а значение зависимой переменной Y определяется с ошибками, имеющими случайный характер. Математическая модель, описывающая данные такого вида, выглядит следующим образом:

где: ε - случайная ошибка наблюдений зависимой переменной.

Таким образом, регрессия описывает поведение наблюдаемой зависимой переменной в среднем, представляя ее главную тенденцию. В связи с этим нахождение регрессии по результатам наблюдений называют сглаживанием данных.

Исходя из географических особенностей исследуемой территории общая площадь лесного фонда составляет 90% от всей площади территории. Из них сосна занимает большую часть – 41 %.

По проведенному анализу статистических данных, взятых из ГИС было выявлено, что на территории одного муниципального образовании за последние 5 лет произошло наибольшее количество возгораний. Анализ горимости лесов показал, что одной из основных причин возникновения пожаров, являлось неосторожное обращение с огнем местного населения. Возникновению пожаров способствует не только человеческий фактор, но и такие как климат, погода, влияющая на созревание лесных горючих материалов (ЛГМ), пирологические характеристики растительности, антропогенное воздействие [1, 2, 3].

В случае системы раннего обнаружения лесных пожаров, зависимой переменной может быть вероятность возникновения пожара, а независимыми переменными – метеорологические показатели. Для построения регрессионной модели использовась статистические данные о значениях этих переменных в периоды, когда происходили пожары. Такая модель будет полезна для предсказания вероятности возникновения пожара на основе текущих значений переменных, а также для своевременного (оперативного) принятия мер по борьбе с возгораниями.

Так как в модели используется несколько факторов влияющих на количество возгораний, то будем применять множественную линейную регрессию.

Формула множественной линейной регрессии имеет вид:

Y = R0 + R1 *X1 + R2 * X2+….. Rn * Xn

где: Y – количество возгораний (термические точки);

X1 - температура воздуха (градусы Цельсия) на высоте 2 метра над поверхностью земли;

X2 - скорость ветра на высоте 10-12 метров над земной поверхностью (метры в секунду);

X3 - относительная влажность (%) на высоте 2 метра над поверхностью земли;

R0 - свободный член;

R1, R2, R3 - коэффициенты регрессии.

Исходные данные метеорологических наблюдений были взяты с сайта https://rp5.ru/Архив и записываются в таблицу для удобства вычислений.

Таблица 1.

Исходные данные

Год

Y (ТТ)

X(оС)

X(м/сек)

X(%)

2019

20

14,9

2,6

73

2020

15

15,4

2,4

75

2021

45

17,5

2,4

70

2022

21

15,6

2,2

71

2023

25

16,5

2,1

68

 

Для того чтобы рассчитать коэффициенты регрессии воспользуемся формулой:

R=τ*x(σy / σx)

где: R - коэффициент регрессии;

τ – коэффицент корреляции между признаками X и Y;

σy и σx – среднеквадратическое отклонение признаков X и Y, которое определяется по формуле:

    где     

После всех расчётов получаем данные, которые записываются в таблицу:

Год

Ср. ар. ()

(X1- )^2

(X2- )^2

(X3- )^2

D

Квадратный корень

2019

30,17

233,07

759,92

1834,69

942,56

30,70

2020

30,93

241,28

814,15

1941,87

999,10

31,6

2021

29,97

155,42

759,92

1602,67

839,34

28,97

2022

29,60

196,00

750,76

1713,96

886,91

29,78

2023

28,87

152,93

716,45

1531,42

800,27

28,28

 

Для того чтобы определить коэффициент корреляции воспользуемся пакетными данными MS Excel и получим следующую матрицу парных сравнений:

Здесь мы видим, что Y зависит в большей степени от X1, т.е. от температуры воздуха и τ=0,9.

После всех необходимых расчетов мы можем рассчитать коэффициенты регрессии:

R=τ*x(σy / σx).

Рассчитанный коэффициент регрессии, показывает нам, что при изменении признака X на одну единицу, зависимая переменная Y будет изменяться в среднем на 9 единиц.

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации полученных данных из пакета данных MS Excel по формуле:

ABS=О/Пзн *100%

где: ABS – абсолютные значения

О – остаток

Пзн Y – предсказанное значение Y.

Таким образом, видим, что средняя ошибка аппроксимации составляет 18,6 %, это говорит нам о том, что в среднем прогнозные значения,  полученные с помощью этой модели, отклоняются от фактических значений на 18,6%.

Для того, чтобы оценить качество модели линейной регрессии определим коэффициент детерминации, возведя коэффициент регрессии в квадрат. Этот показатель определяет степень линейной связи между переменными. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем более точно линейная регрессия соответствует наблюдаемым данным. В этом мы можем убедиться, посмотрев на рис. 1 (график красного цвета).

 

Рисунок 1. Графики фактических и расчетных значений

 

Делая вывод о регрессионной модели, можно с уверенностью сказать, что данная модель может быть полезным инструментом для системы раннего обнаружения лесных пожаров, позволяя на основе статистических данных о пожарах и погодных условиях определить вероятность возникновения новых пожаров и своевременно предпринять меры для их предотвращения. Для рассматриваемого примера точность модели составила порядка 87 %. В нашем случае была выявлена зависимость метеорологических явлений на количество термоточек, что свидетельствует об адекватности модели.

 

Список литературы:
1. Курбатский Н.П. Проблема лесных пожаров // Возникновение лесных пожаров. М.: Наука, 1964. С. 5–60.
2. Мелехов И.С. Лесоведение. М.: Лесн. пром-сть, 1980. 408 с.
3. Софронов М.А., Гольдаммер И.Г., Волокитина А.В., Софронова Т.М. Пожарная опасность в природных условиях. Красноярск: Ин-т леса им. В.Н. Сукачёва СО РАН, 2005. 322 с.