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Item Rainfall Prediction Using Machine Learning Classification Algorithms(Département d'Hydraulique/ Institut des sciences et de la technologie, 2022-06-19) BENMEZROUA,Mohammed,FaycalRésumé Du fait de sa variabilité dans le temps, les prévisions météorologiques représentent un enjeu majeur pour les chercheurs et scientifiques ; de cela, l'apprentissage automatique s'est imposé comme l'une des méthodes modernes utilisées dans les prévisions météorologiques, en particulier les prévisions des pluies. L'objectif de ce travail est de donner un aperçu de l'apprentissage automatique, de ses composants, de ses algorithmes et de son fonctionnement. Ce mémoire discute également les résultats de la construction des classificateurs d'apprentissage automatique (régression logistique, k plus proches voisins, arbre de décision et forêt aléatoire) pour les prévisions de pluies basées sur les données de climatique de la wilaya du Jijel. Les résultats ont montré que le classificateur le plus applicable est la forêt aléatoire. Abstract Weather forecasting is a difficult challenge for researchers and scientists because the weather changes rapidly with time. Machine Learning (ML) is one of the modern methods used in weather forecasting, in particular rainfall prediction. The aim of this work is to give an overview of Machine Learning, its components, its algorithms, and how it works. This work also discusses the results of building Machine Learning classifiers (Logistic regression, K-nearest neighbors, Decision Tree, and Random Forest) for rainfall prediction based on Jijel rainfall data. The result showed the most effective classifier to be the Random forest.