Daryo oqimini ishonchli bashorat qilishda ilg‘or hisoblash usullaridan foydalanish

Аннотация

Yangtze va Narmada daryolaridagi tadqiqotlar daryo oqimini bashorat qilish va toshqinlarning oldini olishga
qaratilgan. Raqamli hisoblash usullarning minimal bashorat davri taxminan bir oy oldin bo‘lib,bu esa
gidrologik qo‘llanmalarda foydalanish uchun juda qisqa hisoblanganligi uchun ham Yangtze daryosida olib
borilgan tadqiqotda daryo oqimini bashorat qilish uchun chuqur neyron tarmog‘i - Empirik Rejimni
Degradasiya qilish (EMD) algoritmi va Kodlovchi-Dekodlovchi Uzun-Qisqa Muddatli Xotira (En-De-LSTM)
arxitekturasini birlashtirish orqali amalga oshiriladi. Yangtze daryosidagi Hankou gidrologik stansiyasining
oylik oqim ma’lumotlari (1952-yil yanvardan 2008-yil dekabrigacha) modelni o‘rgatish uchun tanlandi va
toshqinlar bo‘lgan ikki yil va o‘n yillik doimiy bashoratlar uchun natijalar olindi. Ishonchli va aniq natijaga
erishish uchun CatBoost,LGBM,Random Forest va XGBoost zamonaviy dasturlari qo‘llaniladi. Hisoblash
natijalari muvofiqligini tekshirishda o‘rtacha kvadrad xatolik(MSE),o‘rtacha absolyut xatolik(MAE),ildiz
o‘rtacha kvadrad xatolik(RMSE),ildiz o‘rtacha kvadrad foiz xatosi(RMSPE),normallashtirilgan ildiz o‘rtacha
kvadrad xatolik(NRMSE) va kvadrad xatolik(R2) ko‘rsatkichlaridan foydalaniladi. Yuqoridagi modellar
orasida Random Forest gidrologik bashoratlashning murakkab sharoitida ham samarali natija bera olishini
ko‘rsatdi.