350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №10 за 2011 г.
Статья в номере:
Использование методов искусственных нейронных сетей для решения обратных задач климатологии
Ключевые слова: обратные задачи нелинейный метод искусственные нейронные сети формальный нейрон многослойный перцептон
Авторы:
Е. В. Каданцев - аспирант, Санкт-Петербургский метеорологический институт А. И. Чавро - д.ф.-м.н., профессор, Институт вычислительной математики РАН E-mail: chavro@inm.ras.ru
Аннотация:
Рассмотрены линейные и нелинейные алгоритмы решения обратной задачи по восстановлению региональной структуры поля среднесуточной приземной температуры по прогнозируемому крупномасштабному полю этой величины. Построена искусственная нейронная сеть для восстановления поля приземной температуры в Московском регионе. Численные эксперименты показали, что линейная модель позволяет восстанавливать до 59 % изменчивости полей температур на сети метеостанций с точностью порядка 2 °C. Использование искусственной нейронной сети позволило значительно улучшить результат численного решения обратной задачи. Удалось восстановить до 73 % изменчивости, т.е. на 14 % улучшить результат, полученные линейной регрессией.
Страницы: 20-27
Список источников
  1. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир. 1985.
  2. Дмитриев Е. В. Оценка среднемесячных аномалий регионального поля приземной температуры по осредненным характеристикам глобального поля // Метеорология и гидрология. 2000. № 10. С. 25-36.
  3. Дмитриев Е. В., Чавро А. И. Восстановление детальной структуры регионального геофизического поля в Москве // Наукоемкие технологии. 2003. Т. 4. № 6. С. 41-49.
  4. Каданцев Е. В., Дмитриев Е. В., Чавро А. И. Восстановление мелкомасштабной структуры поля приземной температуры в Альпийском регионе // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. № 9.
  5. Мкртчян С. О. Нейроны и нейронные сети. (Введение в теорию формальных нейронов). М.: Энергия. 1971.
  6. Обухов А. И. О статистически ортогональных разложениях эмпирических функций // Известия АН СССР. Сер. геофизическая. 1960. № 3. С. 432-439.

  7. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир. 1965.

  8. Суровцев И. С., Клюкин В. И., Пивоварова Р. П. Нейронные сети. Воронеж: ВГУ. 1994.
  9. Чавро А. И., Дмитриев Е. В. Статистическая модель восстановления региональной структуры геофизических полей // Метеорология и гидрология. 2002. № 6. С. 39-49.
  10. Чавро А. И., Дымников В. П. Методы математической статистики в задачах физики атмосферы. Курс лекций. М.: ИВМ РАН. 2000.
  11. Чавро А. И. О возможности восстановления среднемесячных значений поля Н500 по некоторым функционалам этого поля // Метеорология и гидрология. 1998. № 1. С. 46-54.
  12. Поступила7 июля2011 г.