Модель определения вероятности возникновения затора в створе реки
Аннотация
Имеющиеся сведения о значениях факторов образования затора в створе реки дают возможность оценить вероятность его возникновения. Регрессионный анализ вероятности и значений факторов позволяет построить зависимость между этими величинами, однако выполнить его привычными методами статистической обработки достаточно проблематично ввиду того, что зависимая переменная является дискретной, бинарной. В статье представлен подход к оценке вероятности возникновения затора с точки зрения классификации фактов возникновения затора и его отсутствия в зависимости от значений факторов образования заторов. В результате получена модель определения вероятности возникновения затора в створе реки, в основе которой находится метод логистического преобразования.
Об авторе
Ю. А. Ткаченко
ФГБВОУ ВО «Академия гражданской защиты МЧС России»
Россия
Россия
Ткаченко Юлия Анатольевна - младший научный сотрудник научно-исследовательского отдела (по проблемам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям) научно-исследовательского центра
Количество публикаций: 19
Область научных интересов: безопасность в чрезвычайных ситуациях, защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций.
141435, Московская область, г. Химки, мкр. Новогорск, ул. Соколовская, стр. 1А
Список литературы
1. Tkachenko Yu.A. Analysis of the hydrometeorological factors of formation of conflicts on the rivers of the Tomsk region / Yu.A. Tkachenko, A.N. Tedurieva, E.E. Ostapchuk // Improving the Unified State System of Emergency Prevention and Response and Civil Defense of the Russian Federation at the present stage: Proceedings of Section No. 1 of the XXXIII International Scientific and Practical Conference, Khimki, March 01, 2022. Khimki: Academy of Civil Protection of the Ministry of the Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters, 2022. P. 101–105. (In Russ.)
2. Kozlov D.V., Kuleshov S.L. Multidimensional data analysis of jamming factors in river basins // Vodnye resursy. 2019;46(2):132–141. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0321–0596462132–141]
3. Agafonova S.A., Berkovich K.M., Ruleva S.N. [et al.] Present-day specific features of the channel morphology and ice-jam formation at the Tom river // Water Sector of Russia: Problems, Technologies, Management. 2012;(6):21–33. (In Russ.)
4. Tkachenko Yu.A., Tkachenko P.N., Tedurieva A.N., Ivanov E.V. Analysis of scientific and methodological approaches to prediction of jam phenomena in the Tomsk region // Scientific and Educational Tasks of Civil Defence. 2022;(2):29–37. (In Russ.)
5. Tkachenko Yu.A., Tkachenko P.N., Ivanov E.V. On the approach to solving the problem of reducing the likelihood of congestion on the river section // Issues of Risk Analysis. 2024;21(1):56–64. (In Russ.)
6. Pampel F., Gruzdev A., Tsvirkun D. Logistic regression. M.: DMK Press, 2023. 218 p. (In Russ.)
7. Bogdanov L.Y. The evaluation of performance of binary classifiers based on logistic regression using ROC analysis // Bulletin of the Saratov State Technical University. 2010;4(2):92–97. (In Russ.)
Рецензия
Для цитирования:
Ткаченко Ю.А. Модель определения вероятности возникновения затора в створе реки. Проблемы анализа риска. 2024;21(3):42-49.
For citation:
Tkachenko Yu.A. Model for Determining the Probability of Congestion in a River Formation. Issues of Risk Analysis. 2024;21(3):42-49. (In Russ.)
Просмотров:
108
Послать статью по эл. почте 