Полное описание

Лубков, А. С. Метод нейронных сетей для климатического прогнозирования водности Чернореченского водохранилища / А. С. Лубков, Е. Н. Воскресенская. - Текст : непосредственный // Системы контроля окружающей среды : научно-технический журнал. - 2021. - N 2. - С. 16-28. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2220-5861.
(Шифр в БД У4723/2021/2)

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
37.27.21

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Водохранилища

Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- моделирование -- прогноз -- осадки -- чернореченское водохранилище -- ай-петри -- система океан-атмосфера -- давление
Аннотация: Предложен новый метод прогнозирования сумм месячных осадков на станции Ай-Петри, в основе которого положена усовершенствованная модель с использованием искусственных нейронных сетей. В качестве входных параметров модели применялся набор глобальных океанических и метеорологических индексов за 1950-2020 гг., рассчитанных с применением реанализов NCEP/NCAR и HadISST. Поскольку зимой выпадает 40% суммы годовых осадков, для водности Чернореченского водохранилища этот сезон представляет наибольшую важность. Прогнозировать осадки на зимний сезон возможно в ноябре, и с более высоким качеством прогноза - в декабре. Среднее абсолютное отклонение прогнозов составило 28% и 23% соответственно. Кроме этого, в работе проверена и подтверждена возможность климатического прогноза атмосферного давления.
Доп. точки доступа:
Воскресенская, Е.Н.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЭКО (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЭКО (1), ХРЦ (1)

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽