Search academic texts

Information × Registration Number 2125U001249, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74258 popup.publisher Київ Description Обсяг дипломної роботи становить 49 сторінок, вона містить 8 рисунків та 3 додатки. Для порівнянь і досліджень використано 19 джерел. У роботі запропоновано узгоджену методику порівняння алгоритмів машинного навчання – лінійної регресії, дерева рішень, випадкового лісу та градієнтного бустингу – з метою прогнозування врожайності зернових культур. Продемонстровано важливість налаштування гіперпараметрів для підвищення точності прогнозів. Також здійснено сценарне моделювання з урахуванням змін ключових кліматичних і водних показників на основі мультидоменного набору агрокліматичних індикаторів. Практичне значення дослідження полягає в тому, що розроблений підхід дає змогу об’єктивно оцінити ефективність моделей на основі історичних даних і формувати обґрунтовані прогнози врожайності за умов реалістичних сценаріїв мультифакторних змін, що сприятиме прийняттю зважених агрополітичних рішень і оптимізації розподілу ресурсів у сільському господарстві. popup.nrat_date 2025-08-18 Close