Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам индийское научное издание Disaster Advances. Журнал имеет третий квартиль, его SJR за 2018 г. равен 0,174, печатный ISSN - 0974-262X, электронный - 2278-4543, предметные области - География, планирование и развитие, Общие вопросы наук о Земле, Общие вопросы окружающей среды, Безопасность, риски, надежность и качество. Редактором является Хью Чой, контактные данные - du8392@hanmail.net; choihyo@gwnu.ac.kr, info@worldresearchersassociations.com
Журнал приглашает к публикации авторов, имеющих научные статьи и короткие сообщения или обзорные статьи по следующим темам:
- в области, связанной со стихийными бедствиями;
- в области, связанной с техногенными катастрофами;
- в области, связанной с атмосферными науками;
- в области, связанной с науками о Земле;
- в области, связанной с океаном и морскими науками;
- в области, связанной с геологическими науками;
- в области, связанной с метеорологическими науками;
- в области, связанной с экологическими науками, изменением климата и глобальным потеплением;
- в области, связанной с горным машиностроением.
Пример статьи, название - Enhancing the Performance of Nearest Neighbour Avalanche forecasting Model using Differential Evolution. Заголовок (Abstract) - Snow and meteorological data have been predominantly used for snow avalanche forecasting in nearest neighbour algorithm along with Euclidean distance as a distance metric. Method using cosine similarity with nearest neighbour algorithm was further enhanced by using the concept of weighting. The weighting factors were decided by considering the effect of each parameter on the avalanche occurrence situation.
However, deciding the weighting factor can be considered as an optimization problem with the aim to attain high precision in forecasting model. This research study explores the use of differential evolution algorithm for determining weighting factors for the parameters of interest in avalanche forecasting. Heidke skill score is used as an objective function to gauge the accuracy of the model while applying differential evolution algorithm. A rise of 70.03% in the value of Heidke skill Score is observed for the testing dataset after the application of weights obtained by applying differential evolution algorithm.
