Програмний модуль прогнозування якості води на основі ансамблевого підходу - Дегодь, Віталій Андрійович (Тернопіль, ЗУНУ, 2025)
Методами розроблення обрано аналіз існуючих підходів, ансамблеві алгоритми (Gradient Boosting, Random Forest, Bagging, AdaBoost, Stacked Ensembles), гіперпараметричну оптимізацію та автоматизовані методи H2O AutoML. Результатом дослідження є програмний модуль, що дозволяє здійснювати високоточне прогнозування придатності води з точністю 80% та значенням AUCROC 0.864. Результати дослідження можуть бути застосовані у системах моніторингу якості води для екологічних та комунальних служб.
Software Module for Woter Quality Forecasting based on Ensemble Approach
Keywords: прогнозування якості води; ансамблеві методи; глибоке навчання; аналіз даних; градієнтний бустинг; H2O AutoML; Random Forest