| Постоянная ссылка (СИД2) |
J18430780145 |
| Название |
ВЫБОР СТРУКТУРЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКСИМАЛЬНОГО УРОВНЯ ВОДЫ ВО ВРЕМЯ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ НА УЧАСТКЕ РЕКИ ЛЕНА |
| Автор |
Стручкова Г. П. |
| Автор |
Тимофеева В. В. |
| Автор |
Капитонова Т. А. |
| Автор |
Ноговицын Д. Д. |
| Источник |
Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций/ Всероссийский институт научной и технической информации РАН |
| Страницы/Объём |
99-106 |
| Сокращ. назв. источника |
Пробл. безопас. и чрезв. ситуаций/ ВИНИТИ РАН |
| Год |
2020 |
| Номер |
1 |
| DOI |
10.36535/0869-4176-2020-01-10 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J18430780 |
| Ключевые слова (авторские) |
весенние половодья, прогнозирование, статистические данные, чрезвычайные ситуации, нейронные сети, spring floods, forecasting, statistics, emergencies, neural networks |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистрация |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
25.12.2019 |
| Язык текста |
русский |
| Аннотация |
Представлены результаты исследования возможности применения нейросетевых алгоритмов для прогнозирования опасности наводнения от весенних половодий на участке реки Лена на основе статистических архивных данных и оценка эффективности нейросетевого подхода прогнозирования. Сравниваются различные архитектуры нейронных сетей, влияние предварительной обработки исходных входных данных на точность моделирования. Предложенные методы позволяют оценивать максимальные уровни воды при весенних половодьях на основе зависимостей от различных факторов (толщины льда, температуры и т.д.) с достаточной точностью. |
| Адрес полного текста в открытом доступе |
 |