RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информ. и её примен., 2017, том 11, выпуск 4, страницы 38–46 (Mi ia499)  

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на основе паттернов

А. К. Горшенинab

a Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
b Институт океанологии им. П. П. Ширшова Российской академии наук

Аннотация: Осадки входят в число ключевых параметров гидрологических моделей, поэтому их исследование необходимо для решения различных прикладных задач. В работе продемонстрировано нарушение марковского свойства для осадков, наблюдаемых в существенно различающихся между собой климатических областях — в Потсдаме и Элисте. Такие сведения о данных, наряду с ранее исследованными свойствами, представляют базовую информацию, необходимую для дальнейшего корректного построения вероятностных моделей, в частности для распределений объемов экстремальных осадков. Для анализа вероятностного поведения процесса выпадения осадков и построения прогнозов предложено использование цепочек событий (паттернов), выделенных из данных. При этом статистические процедуры автоматизированы с использованием программных инструментов пакета MATLAB. В качестве альтернативного инструмента прогнозирования на основе паттернов использованы нейронные сети, при этом наиболее точные результаты продемонстрированы в архитектуре, учитывающей сезонность, с двумя скрытыми слоями нейронов и сигмоидной функцией активации. Предложены направления дальнейших исследований в данной области.

Ключевые слова: осадки; паттерны; прогноз; нейронные сети; вероятностное прогнозирование; марковское свойство.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-07-00851_а
15-07-04040_а
15-07-05316_а
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты 17-07-00851, 15-07-04040 и 15-07-05316).


DOI: https://doi.org/10.14357/19922264170405

Полный текст: PDF файл (438 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 20.10.2017

Образец цитирования: А. К. Горшенин, “Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на основе паттернов”, Информ. и её примен., 11:4 (2017), 38–46

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Gor17}
\by А.~К.~Горшенин
\paper Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на~основе паттернов
\jour Информ. и её примен.
\yr 2017
\vol 11
\issue 4
\pages 38--46
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia499}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264170405}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=30794538}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ia499
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ia/v11/i4/p38

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. В. Ю. Королев, А. К. Горшенин, “Определение экстремальности объемов осадков на основе метода превышения порогового значения”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 16–24  mathnet  crossref  elib
    2. А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Прогнозирование моментов конечных нормальных смесей с использованием нейронных сетей прямого распространения”, Системы и средства информ., 28:3 (2018), 62–71  mathnet  crossref  elib
    3. A. Gorshenin, V. Korolev, “A functional approach to estimation of the parameters of generalized negative binomial and gamma distributions”, DCCN 2018: Distributed Computer and Communication Networks, Communications in Computer and Information Science, 919, eds. V. Vishnevskiy, D. Kozyrev, Springer-Verlag, Berlin, 2018, 353–364  crossref  mathscinet  isi  scopus
    4. А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Оптимизация гиперпараметров нейронных сетей с использованием высокопроизводительных вычислений для предсказания осадков”, Информ. и её примен., 13:1 (2019), 75–81  mathnet  crossref  elib
  • Информатика и её применения
    Просмотров:
    Эта страница:140
    Полный текст:43
    Литература:17
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019