ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

ШЫҒЫС ҚАЗАҚСТАН ОБЛЫСЫНЫҢ ҚАР КӨШКІНІ АЙМАҚТАРЫН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ

Авторлар

  • Saule Kumargazhanova D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University
  • Дильназ Нұрлыбекова Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті
  • Айжан Тлебалдинова Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті
  • Мархаба Карменова С.Аманжолов атындағы Шығыс Қазақстан университеті
  • Сауле Смаилова Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.22.2.007

Кілт сөздер:

қар көшкінін болжау, машиналық оқыту, K-means кластерлеу, K-medoids, метеорологиялық деректер, бақылаусыз оқыту

Аңдатпа

Шығыс Қазақстанда қар көшкіні жиілігі мен қауіптілігі жоғары болғандықтан, метеорологиялық мәліметтерді талдаудың заманауи технологияларын пайдалану өте маңызды. Бұл зерттеу қар көшкіні оқиғаларының алдындағы ауа райы жағдайындағы жасырын үлгілерді анықтау үшін бақыланбайтын машиналық оқыту алгоритмдерін, атап айтқанда K-means мен K-medoids қолдануға бағытталған. Негізгі мақсат – температура, қардың қалыңдығы және ауа райы жағдайы сияқты метеорологиялық көрсеткіштер негізінде қар көшкіні қаупі бар күндерді санаттау үшін ең тиімді кластерлік тәсілді анықтау. Зерттеу кешенді алдын ала өңдеуді, ауа-райының категориялық параметрлерін сандық мәндерге түрлендіруді және шынтақ және силуэт әдістерін қолдану арқылы оңтайлы кластер сандарын таңдауды қамтыды. Эксперименттік нәтижелер K-means алгоритмін кластерлеу сапасы мен түсіндірмелілігі жағынан алғанда K-medoids әдісінен асып түсетіндігін көрсетті. Барлығы төрт ерекше кластер анықталды, олардың әрқайсысы қар көшкіні белсенділігімен байланысты бірегей ауа райы үлгілерін көрсетеді. Нәтижелер қолданбалы әдістеменің болашақта көшкіндерді бақылау және алдын ала ескерту жүйелерінде енгізу үшін қолайлы екенін көрсетеді. Бұл зерттеу апат қаупін азайтуға ықпал ете алады, сондай-ақ таулы аймақтарда төтенше жағдайлардың алдын алу және оларды болдырмау бойынша шешім қабылдау үдерістерін қолдауға мүмкіндік береді.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Автор өмірбаяндары

Дильназ Нұрлыбекова, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

студент, «Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы, Цифрлық технологиялар және жасанды интеллект мектебі, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Айжан Тлебалдинова, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

PhD, қауымдастырылған профессор, Цифрлық технологиялар және жасанды интеллект мектебінің қауымдастырылған профессоры, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Мархаба Карменова, С.Аманжолов атындағы Шығыс Қазақстан университеті

PhD, Компьютерлік модельдеу және ақпараттық технологиялар кафедрасының қауымдастырылған профессоры, С.Аманжолов атындағы Шығыс Қазақстан университеті

Сауле Смаилова, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

PhD, қауымдастырылған профессоры, Цифрлық технологиялар және жасанды интеллект мектебінің профессоры, Д. Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университеті

Жүктеулер

Жарияланды

2025-06-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Kumargazhanova, S., Нұрлыбекова, Д., Тлебалдинова, А., Карменова, М., & Смаилова, С. (2025). ШЫҒЫС ҚАЗАҚСТАН ОБЛЫСЫНЫҢ ҚАР КӨШКІНІ АЙМАҚТАРЫН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 6(2), 115–129. https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.22.2.007

Журналдың саны

Нөмір 6 № 2 (2025): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бөлім

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лицензия

Авторлық құқық (c) 2025 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Creative Commons лицензиясы

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##