Подробное описание документа

   Прогнозирование лесной пожароопасности на основе алгоритма машинного обучения «Логистическая регрессия» / Белозерова Т. Ю., Таранов Р. А., Такленок Е. А., Серов С. А. // Будущее машиностроения России. Всероссийская конференция молодых учёных и специалистов ( с международным участием), 17-я, Москва, 21-24 сентября 2024 г. : сборник докладов : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Союз машиностроителей России. - 2025. - Т. 1. - С. 409-412.

Негативные последствия лесных пожаров состоят в причинении зна-чительного ущерба как экологическому, так и экономическому состоянию территории, а площади пораженных пространств обычно превышают площади распространения пламени за счет рассеивания дымового облака. В настоящей работе проведен анализ статистики лесных пожаров, а также проведена оценка метеоро-логических условий возникновения и распространения очагов возгораний. С учетом доступных наборов исходных данных и возможностей машинного обучения, а именно алгоритма «Логистическая регрессия», реализуемого на языке программирования Python, предложена методика прогнозирования лесной пожароопасности.
Ключевые слова: прогнозирование, лесные пожары, машинное обучение, параметры атмосферы, безопасность, сохранение лесных ресурсов