Козик В.И.   Нежевенко Е.С.   Феоктистов А.С.  

Нейросетевой метод прогнозирования развития динамических процессов на поверхности Земли

Докладчик: Козик В.И.

Предложен метод моделирования динамических процессов на поверхности Земли на примере развития лесного пожара с помощью рекуррентной нейронной сети. Разработан метод послойной обработки данных, в котором тематические слои ГИС интегрируются в нейронную сеть. Предложен метод ускорения обучения нейронной сети путем использования Калмановской фильтрации. Проанализирована эффективность ее применения и определены значения параметров нейронной сети, при которых фильтр Калмана целесообразно использовать. Создано программное обеспечение, реализующее предложенные методы, проведены эксперименты, подтверждающие их эффективность. Работа выполнена при поддержке Президиума РАН, Сибирского отделения РАН (междисциплинарный интеграционный проект № 74).

 

 

 

 

 

Файл тезисов: Нейросетевой метод тезисы.pdf


К списку докладов