Владимир Иванович Сырямкин, Борис Павлович Иваненко, Семён Александрович Клестов, Мария Денисовна Хильчук
{"title":"开发一种专门针对神经网络洪水预测的软件综合体","authors":"Владимир Иванович Сырямкин, Борис Павлович Иваненко, Семён Александрович Клестов, Мария Денисовна Хильчук","doi":"10.18799/24131830/2023/5/3859","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Ссылка для цитирования Разработка специализированного программного комплекса для нейросетевого прогноза паводковых вод / В.И. Сырямкин, Б.П. Иваненко, С.А. Клестов, М.Д. Хильчук // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 5. – С.205-216.\nАктуальность исследования обусловлена необходимостью разработки современных методов оперативного мониторинга состояния территорий из-за наличия различного рода стихийных явлений, в частности наводнений и паводковых затоплений. Решению этой проблемы уделяется большое внимание государствами, регионами, муниципалитетами и поселениями. Цель: разработка специализированного программного комплекса, предназначенного для решения задач краткосрочного и среднесрочного прогноза уровня паводковых вод на основе оперативных данных гидрологических наблюдений при минимальном наборе входных данных и с возможностью работать с данными аэрокосмических наблюдений. Объекты: участок, на котором происходит слияние рек Томи и Оби и ниже по течению Оби в местах расположения гидрологических постов: пос. Победа, с. Никольское, с. Молчаново. Методы: нейросетевое информационное моделирование. Результаты. Рассмотрена методика создания нейросетевого имитатора, предназначенного для обработки результатов гидрологических измерений и решения широкого круга практических задач, в том числе и прогностических. Разработана оригинальная методика построения обучающих выборок, позволяющая получать результаты при минимальном наборе исходных данных. Исследована эффективность и точностные характеристики нейросетевых алгоритмов при решении задачи прогноза уровня паводковых вод в период с 1 апреля по 30 июня 2011–2017 гг.","PeriodicalId":51816,"journal":{"name":"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.6000,"publicationDate":"2023-05-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗА ПАВОДКОВЫХ ВОД\",\"authors\":\"Владимир Иванович Сырямкин, Борис Павлович Иваненко, Семён Александрович Клестов, Мария Денисовна Хильчук\",\"doi\":\"10.18799/24131830/2023/5/3859\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Ссылка для цитирования Разработка специализированного программного комплекса для нейросетевого прогноза паводковых вод / В.И. Сырямкин, Б.П. Иваненко, С.А. Клестов, М.Д. Хильчук // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 5. – С.205-216.\\nАктуальность исследования обусловлена необходимостью разработки современных методов оперативного мониторинга состояния территорий из-за наличия различного рода стихийных явлений, в частности наводнений и паводковых затоплений. Решению этой проблемы уделяется большое внимание государствами, регионами, муниципалитетами и поселениями. Цель: разработка специализированного программного комплекса, предназначенного для решения задач краткосрочного и среднесрочного прогноза уровня паводковых вод на основе оперативных данных гидрологических наблюдений при минимальном наборе входных данных и с возможностью работать с данными аэрокосмических наблюдений. Объекты: участок, на котором происходит слияние рек Томи и Оби и ниже по течению Оби в местах расположения гидрологических постов: пос. Победа, с. Никольское, с. Молчаново. Методы: нейросетевое информационное моделирование. Результаты. Рассмотрена методика создания нейросетевого имитатора, предназначенного для обработки результатов гидрологических измерений и решения широкого круга практических задач, в том числе и прогностических. Разработана оригинальная методика построения обучающих выборок, позволяющая получать результаты при минимальном наборе исходных данных. Исследована эффективность и точностные характеристики нейросетевых алгоритмов при решении задачи прогноза уровня паводковых вод в период с 1 апреля по 30 июня 2011–2017 гг.\",\"PeriodicalId\":51816,\"journal\":{\"name\":\"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.6000,\"publicationDate\":\"2023-05-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.18799/24131830/2023/5/3859\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, GEOLOGICAL\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18799/24131830/2023/5/3859","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ENGINEERING, GEOLOGICAL","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
引文引用了tomsk理工大学(md) hilchuk // /通知的神经网络预测软件综合体的发展。工程георесурс。- 2023。- t . 3345 .№。-С.205 216。这项研究的紧迫性在于,由于存在各种自然现象,特别是洪水和洪水,需要制定现代的现场监测方法。各国、地区、市政当局和定居点高度重视解决这一问题。目标:设计专门的软件综合体,旨在根据最低输入数据的操作水文观测数据,并能够处理航空航天观测数据来解决中短期洪水预测。对象:汤米和欧比河汇合的地点和欧比河下游的水文位置:poc。胜利c尼科尔斯基c沉默方法:神经网络信息模拟。结果。它采用了一种神经网络模拟技术,旨在处理水文测量的结果,并解决包括预测在内的广泛实用问题。开发了一种原始的教学抽样技术,可以在最少的原始数据集中获得结果。2011年4月1日至2017年6月30日期间,研究了神经网络算法的有效性和精确性。
РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗА ПАВОДКОВЫХ ВОД
Ссылка для цитирования Разработка специализированного программного комплекса для нейросетевого прогноза паводковых вод / В.И. Сырямкин, Б.П. Иваненко, С.А. Клестов, М.Д. Хильчук // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 5. – С.205-216.
Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки современных методов оперативного мониторинга состояния территорий из-за наличия различного рода стихийных явлений, в частности наводнений и паводковых затоплений. Решению этой проблемы уделяется большое внимание государствами, регионами, муниципалитетами и поселениями. Цель: разработка специализированного программного комплекса, предназначенного для решения задач краткосрочного и среднесрочного прогноза уровня паводковых вод на основе оперативных данных гидрологических наблюдений при минимальном наборе входных данных и с возможностью работать с данными аэрокосмических наблюдений. Объекты: участок, на котором происходит слияние рек Томи и Оби и ниже по течению Оби в местах расположения гидрологических постов: пос. Победа, с. Никольское, с. Молчаново. Методы: нейросетевое информационное моделирование. Результаты. Рассмотрена методика создания нейросетевого имитатора, предназначенного для обработки результатов гидрологических измерений и решения широкого круга практических задач, в том числе и прогностических. Разработана оригинальная методика построения обучающих выборок, позволяющая получать результаты при минимальном наборе исходных данных. Исследована эффективность и точностные характеристики нейросетевых алгоритмов при решении задачи прогноза уровня паводковых вод в период с 1 апреля по 30 июня 2011–2017 гг.