Подробности

Категория: Май 2024

Эффективность алгоритма дерева принятия решений в модели ANFIS на примере восстановления недостающих данных

К. Саплиоглу, Т. С. Кучукердем Озтюрк

Пропуски в данных, характеризующих водные ресурсы, препятствуют планированию их использования, в связи с чем проводятся исследования возможности восстановления этих данных. Для восстановления недостающих данных применена модель ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inference System). В районе исследования, бассейне р. Ешильырмак, расположенном на севере Турции, были определены семь станций, данные которых использовались в качестве входных переменных, и одна станция, данные которой брались в качестве выходных. В ходе исследования 80% (378 из 504 месяцев) данных о стоке за период с 1969 по 2011 г. использовались на этапе обучения, а 20% (126 месяцев) — на этапе тестирования. Дерево принятия решений применялось вместо метода проб и ошибок при выборе входных переменных и определении числа функций принадлежности в моделях ANFIS. Сделан вывод, что модель ANFIS, построенная на основе информации, полученной с помощью дерева принятия решений, является более успешной по сравнению со случайно построенными моделями ANFIS. Использование алгоритма дерева принятия решений до создания моделей ANFIS не только сведет к минимуму время, затрачиваемое на разработку моделей, но и не позволит пропустить лучшую модель из возможных.