Полное описание

О решении краевых задач физической геодезии в виде глубоких нейросетей / Ю. М. Нейман, Л. С. Сугаипова, В. Н. Конешов, В. Б. Непоклонов. - DOI 10.21455/gr2024.2-1. - Текст : непосредственный // Геофизические исследования : рецензированный научный журнал. - 2024. - Том 25, N 2. - С. 5-19. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1818-3735.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26
28.23.25	004.85
37	52-336

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Машинное обучение
Гравитационное поле Земли

Кл.слова (ненормированные): гравитационное поле земли -- моделирование -- краевая задача -- нейронная сеть -- глубокое обучение
Аннотация: Обсуждается развитие нового подхода к локальной аппроксимации аномального гравитационного поля Земли на основе комплексирования современных глобальных моделей геопотенциала, применяемых для представления низкочастотной части гравитационных аномалий, с моделями высокочастотной компоненты, которые описываются решением дифференциального уравнения Лапласа в локальной области. Для получения решения уравнения Лапласа предлагается использовать псевдокраевые условия, базирующиеся на результатах геодезических измерений трансформант геопотенциала в локальной области, включая данные аэрогравиметрии. Дополнительно рекомендуется принимать во внимание эффект сглаживания геопотенциала с высотой. Учёт данного эффекта сводится к тому, что при современных требованиях к точности определения гравитационных аномалий он позволяет уже на относительно небольшом удалении от земной поверхности, зависящем от размерности опорной низкочастотной модели геопотенциала, считать его высокочастотную компоненту достаточно малой величиной, которую можно принять равной нулю. Фактически это результат практического применения такого свойства геопотенциала, как регулярность на бесконечности. Возможность подобной замены подтверждена результатами вычислительного эксперимента с использованием глобальной модели геопотенциала XGM2019e в виде сферических гармоник до 5540-й степени. Главная особенность предлагаемого подхода к моделированию высокочастотной компоненты - поиск решения дифференциального уравнения Лапласа в виде глубокой искусственной нейронной сети, обеспечивающей выполнение определённого условия оптимизации. При этом вспомогательная задача вычисления частных производных может эффективно решаться с помощью известной в настоящее время техники автоматического компьютерного дифференцирования. Модификацию параметров искусственной нейронной сети с достаточной надёжностью обеспечивает алгоритм оценивания стохастических моментов (Adam). В заключительной части статьи отмечены перспективы продолжения исследований по изучению гравитационного поля Земли с применением математического моделирования на основе описанной методологии
Доп. точки доступа:
Нейман, Юрий Михайлович
Сугаипова, Лейла Супьяновна
Конешов, Вячеслав Николаевич
Непоклонов, Виктор Борисович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -834100-601790)

Шифр в сводном ЭК: e5aab13cb6c897f7451399286f7b2446

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽