ЗЫМЫРАН ТАСЫМАЛДАУШЫЛАРДЫҢ ҚҰЛАУ АЙМАҚТАРЫНЫҢ ЛАСТАНУЫН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУМЕН ЖІКТЕУ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.026Кілт сөздер:
машиналық оқыту, экологиялық мониторинг, ластануды жіктеу, зымыран құлау аймақтары, геоақпараттық жүйелер, кластерлеуАңдатпа
Зымыран тасымалдаушылардың бөлінетін бөліктері құлау аймақтарының экологиялық мониторингі экологиялық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің маңызды міндеті болып табылады. Қазақстанда жалпы ауданы 4,94 млн га болатын 53 құлау аймағы жоғары улы зымыран отынымен ластанған. Жұмыстың мақсаты – ластану деңгейлерін жіктеу және кластерлеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерінің тиімділігін бағалау. 256 топырақ үлгісінен тұратын деректер жиынтығы пайдаланылды. Төрт алгоритм қолданылды: логистикалық регрессия, k-жақын көршілер әдісі, кездейсоқ орман және градиентті бустинг, сондай-ақ k-орташа әдісімен кластерлік талдау. Барлық алгоритмдер 92,7–98,2% дәлдік көрсетті; ең жақсы нәтиже логистикалық регрессияда (98,2%, F1-өлшемі 97,3%). Ластанудың негізгі болжаушылары NDMA концентрациясы (маңыздылығы 0,274) және топырақтың pH-ы (0,224) болды. Кластерлік талдау екі кластерге оңтайлы бөлуді анықтады (силуэт 0,889). Нәтижелер машиналық оқытуды экологиялық мониторингтің геоақпараттық жүйелеріне біріктіру мүмкіндігін растайды.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en