Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу
Сьогодні існує багато методів відновлення пропущених параметрів у даних, але для кожної області застосування використовують різні методи заповнення пропусків. У роботі проаналізовано такі методи оброблення пропусків: видалення елементів з пропусками, метод зважування та заповнення пропущених парамет...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Ukrainian National Forestry University
2019-06-01
|
Series: | Науковий вісник НЛТУ України |
Subjects: | |
Online Access: | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1980 |
id |
doaj-08fa558e22014c7f814f497d63864380 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-08fa558e22014c7f814f497d638643802020-11-25T00:45:35ZengUkrainian National Forestry UniversityНауковий вісник НЛТУ України1994-78362519-24772019-06-0129611912210.15421/402906231980Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингуO. S. Mishchuk0R. O. Tkachenko1Національний університет "Львівська політехніка", м. ЛьвівНаціональний університет "Львівська політехніка", м. ЛьвівСьогодні існує багато методів відновлення пропущених параметрів у даних, але для кожної області застосування використовують різні методи заповнення пропусків. У роботі проаналізовано такі методи оброблення пропусків: видалення елементів з пропусками, метод зважування та заповнення пропущених параметрів. Описано механізми утворення пропущених параметрів, за яких ймовірність пропусків для кожного запису набору однакова, за яких ймовірність пропусків визначається на основі іншої наявної інформації без пропусків та за яких дані відсутні залежно від невідомих чинників. Проаналізовано методи заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу, такі як: методи середнього значення, наївного прогнозу та регресійного моделювання. Описано такі методи відновлення пропусків на основі регресійного моделювання: багатошаровий персептрон; Adaptive Boosting; метод опорних векторів; Random Forest та метод лінійної регресії з використанням стохастичного градієнтного спуску. Виконано порівняння найпростіших методів заповнення пропусків та методів відновлення пропусків на основі регресійних моделей. Експериментально доведено, що попередньо розроблений метод заповнення пропусків на основі нейроподібної структури моделі послідовних геометричних перетворень є найефективнішим методом, оскільки показує найточніші результати.https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1980пропуски в даних; оброблення пропущених елементів; методи заповнення пропусків; регресійне моделювання |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
O. S. Mishchuk R. O. Tkachenko |
spellingShingle |
O. S. Mishchuk R. O. Tkachenko Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу Науковий вісник НЛТУ України пропуски в даних; оброблення пропущених елементів; методи заповнення пропусків; регресійне моделювання |
author_facet |
O. S. Mishchuk R. O. Tkachenko |
author_sort |
O. S. Mishchuk |
title |
Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
title_short |
Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
title_full |
Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
title_fullStr |
Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
title_full_unstemmed |
Методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
title_sort |
методи оброблення та заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу |
publisher |
Ukrainian National Forestry University |
series |
Науковий вісник НЛТУ України |
issn |
1994-7836 2519-2477 |
publishDate |
2019-06-01 |
description |
Сьогодні існує багато методів відновлення пропущених параметрів у даних, але для кожної області застосування використовують різні методи заповнення пропусків. У роботі проаналізовано такі методи оброблення пропусків: видалення елементів з пропусками, метод зважування та заповнення пропущених параметрів. Описано механізми утворення пропущених параметрів, за яких ймовірність пропусків для кожного запису набору однакова, за яких ймовірність пропусків визначається на основі іншої наявної інформації без пропусків та за яких дані відсутні залежно від невідомих чинників. Проаналізовано методи заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу, такі як: методи середнього значення, наївного прогнозу та регресійного моделювання. Описано такі методи відновлення пропусків на основі регресійного моделювання: багатошаровий персептрон; Adaptive Boosting; метод опорних векторів; Random Forest та метод лінійної регресії з використанням стохастичного градієнтного спуску. Виконано порівняння найпростіших методів заповнення пропусків та методів відновлення пропусків на основі регресійних моделей. Експериментально доведено, що попередньо розроблений метод заповнення пропусків на основі нейроподібної структури моделі послідовних геометричних перетворень є найефективнішим методом, оскільки показує найточніші результати. |
topic |
пропуски в даних; оброблення пропущених елементів; методи заповнення пропусків; регресійне моделювання |
url |
https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1980 |
work_keys_str_mv |
AT osmishchuk metodiobroblennâtazapovnennâpropuŝenihparametrívudanihekologíčnogomonítoringu AT rotkachenko metodiobroblennâtazapovnennâpropuŝenihparametrívudanihekologíčnogomonítoringu |
_version_ |
1725269388902268928 |