АДАПТИВНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
В.И. Козик, Е.С. Нежевенко, А.С. Феоктистов
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
kozik@iae.nsk.su
Ключевые слова: компьютерное моделирование, лесной пожар, рекуррентная нейронная сеть, усвоение данных, фильтр Калмана
Страницы: 44-55
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Предложен метод моделирования динамического процесса на поверхности Земли, например лесного пожара, с помощью рекуррентной нейронной сети. Описан процесс обучения нейронной сети, аналогичный процессу усвоения данных в ГИС-технологиях. Рассмотрен метод ускорения обучения нейронной сети путём использования калмановской фильтрации. Проанализирована эффективность её применения и определены значения параметров нейронной сети, при которых целесообразно использовать фильтр Калмана.
|
