This book explores the importance of accurate rainfall forecasting for water resource management, agriculture, and disaster preparedness. It presents a comparative analysis of two forecasting models-Support Vector Regression (SVR) and Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA)-using historical rainfall data from 2008 to 2021 to predict trends from 2022 to 2026. Through statistical and visualization techniques such as trend analysis, moving averages, box plots, heatmaps, Z-scores, and density plots, the study identifies patterns and anomalies in rainfall data. While both...

Ce livre explore l'importance d'une prévision précise des précipitations pour la gestion des ressources en eau, l'agriculture et la préparation aux catastrophes. Il présente une analyse comparative de deux modèles de prévision - la régression vectorielle de soutien (SVR) et la moyenne mobile intégrée auto-régressive saisonnière (SARIMA) - en utilisant des données pluviométriques historiques de 2008 à 2021 pour prédire les tendances de 2022 à 2026. Grâce à des techniques statistiques et de visualisation telles que l'analyse des tendances, les moyennes mobiles, les diagrammes...

Dieses Buch befasst sich mit der Bedeutung genauer Niederschlagsvorhersagen für die Bewirtschaftung von Wasserressourcen, die Landwirtschaft und die Katastrophenvorsorge. Es enthält eine vergleichende Analyse von zwei Vorhersagemodellen - Support Vector Regression (SVR) und Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) - unter Verwendung historischer Niederschlagsdaten aus den Jahren 2008 bis 2021, um Trends für den Zeitraum 2022 bis 2026 vorherzusagen. Mithilfe von statistischen und Visualisierungstechniken wie Trendanalysen, gleitenden Durchschnitten, Boxplots, Heatmaps,...