Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования опасных конвективных явлений

Токарева Ирина Олеговна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

В работе исследуется возможность прогнозирования таких опасных атмосферных явлений, как гроза, путем применения различных типов нейронных сетей к выходным данным полуторамерной численной модели конвективного облака. Рассматриваются четыре типа нейронных сетей: многослойный персептрон, персептронный комплекс, сеть радиально-базисных функций и вероятностная нейронная сеть. Наилучших результатов удалось достичь с использованием сети радиально-базисных функций. Точность прогнозирования в этом случае составила 91,6%, а среднеквадратическая ошибка – 0,069.

Введение 3

Постановка задачи 4

Обзор литературы 5

1 Численная модель конвективного облака 7
1.1 Процесс образования конвективных облаков . . . . . . . . . 7
1.2 Классификация численных моделей конвективных облаков . 9
1.3 Нестационарная полуторамерная модель конвективного облака 11

2 Формирование данных для исследования 13
2.1 Реализация алгоритма получения данных . . . . . . . . . . . 13
2.2 Данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3 Предварительная обработка данных . . . . . . . . . . . . . . 16

3 Применение нейронных сетей 18
3.1 Многослойный персептрон . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2 Персептронный комплекс . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.3 Сеть радиально-базисных функций . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 Вероятностная нейронная сеть . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

Выводы 31

Заключение 34

Список литературы 35

В настоящее время актуальна проблема прогнозирования таких опас-
ных конвективных явлений, как грозы, град и обильные осадки, в связи с
масштабом разрушений, которые они производят. Информация о наступ-
лении подобных явлений нужна в первую очередь аэропортам, авиакомпа-
ниям и службам МЧС.
Для прогнозирования таких явлений повсеместно используются со-
временные численные модели конвективных облаков. Существует множе-
ство моделей, отличающихся как степенью детализации описания микро-
физических процессов, так и размерностью.
Для научных исследований наибольший интерес представляют трех-
мерные модели с подробным описанием микрофизических и электрических
характеристик облака, которые с большой степенью детализации описыва-
ют процессы в облаках во всей сложности их взаимодействия и, следова-
тельно, должны обеспечивать наилучшее качество прогнозов. Однако их
использование для оперативного прогнозирования в небольших метеоро-
логических центрах, например, в метеорологических центрах аэропортов,
невозможно из-за отсутствия там необходимой вычислительной мощности,
которая нужна для проведения расчетов по таким моделям. Использование
моделей меньшей размерности и более низкой функциональности ставит
проблему определения вероятности развития грозы только путем анализа
рассчитанных значений динамических и микрофизических характеристик
облака, поскольку такие модели не имеют блока, описывающего электри-
ческие процессы.
В настоящее время методы машинного обучения считаются одним
из наиболее перспективных инструментов для установления связи между
выходными данными таких численных моделей и вероятностью появления
грозы, таким образом они являются эффективным инструментом для про-

В данной работе проведено исследование применения искусственных
нейронных сетей в задаче прогнозирования опасных конвективных явле-
ний.
Была выбрана наиболее подходящая численная модель, позволяю-
щая реализовать оперативный прогноз эволюции конвективного облака.
Написана программа, которая получает радиозондировки и преобра-
зует их в формат входных данных численной модели. С использованием
методов машинного обучения реализован алгоритм предварительной обра-
ботки выходных данных модели.
Прогнозирование опасных конвективных явлений (грозы) осуществ-
лялось с использованием четырех типов нейронных сетей: многослойного
персептрона, персептронного комплекса, сети радиально-базисных функ-
ций и вероятностной нейронной сети. Для каждого типа сети была найде-
на структура, с использованием которой получаются лучшие результаты.
Был проведен анализ полученных результатов, на основе которого сделан
вывод о том, что для осуществления прогнозирования грозы с использова-
нием нейронной сети лучше всего использовать сеть радиально-базисных
функций.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ
    Татьяна Б.
    4.6 (92 отзыва)
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские ди... Читать все
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские диссертации, курсовые работы средний балл - 4,5). Всегда на связи!
    #Кандидатские #Магистерские
    138 Выполненных работ
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету