| Постоянная ссылка (СИД2) |
J19358137130 |
| Название |
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА МАКСИМАЛЬНОГО УРОВНЯ ВЕСЕННЕГО ПОЛОВОДЬЯ НА УЧАСТКЕ Р. ЛЕНА ВОЗЛЕ П. ТАБАГА |
| Автор |
Тимофеева В. В. |
| Автор |
Стручкова Г. П. |
| Автор |
Капитонова Т. А. |
| Источник |
Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций/ Всероссийский институт научной и технической информации РАН |
| Страницы/Объём |
94-103 |
| Сокращ. назв. источника |
Пробл. безопас. и чрезв. ситуаций/ ВИНИТИ РАН |
| Год |
2021 |
| Номер |
1 |
| DOI |
10.36535/0869-4176-2021-01-13 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J19358137 |
| Ключевые слова (авторские) |
искусственные нейронные сети, сети Элмана, заторообразование, весенние половодья, максимальные уровни воды, данные многолетних наблюдений, прогнозирование |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
16.02.2021 |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистрация |
| Язык текста |
русский |
| Аннотация |
Прогнозирование максимальных уровней воды во время весеннего половодья на участках р. Лена необходимо для своевременной разработки превентивных мероприятий и минимизации размеров ущерба. Для чего предлагается использовать модели прогнозирования с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС), которые обладают способностью обучаться, учитывать скрытые закономерности и приобретают исключительную важность при прогнозировании природно-техногенных экстремальных ситуаций. Приводится сравнение результатов прогнозирования с помощью сетей Элмана и многослойного персептрона (MLP). Сравниваются результаты использования различных структур сетей. Показано, что при моделировании на более длительный период, метод Элмана имеет небольшое преимущество перед методом MLP. |
| Адрес полного текста в открытом доступе |
 |
| Тематический раздел |
География |
| Тематический раздел |
Транспорт |