title: The use of artificial neural networks in the problem of dangerous convective phenomena forecasting
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Довгалюк Юлия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Dovgaluk Ulia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Токарева Ирина Олеговна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tokareva Irina Olegovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Станкова Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stankova Elena Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040352
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26364
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The present work investigates the possibility of forecasting such dangerous atmospheric phenomena as a thunderstorm by applying various types of neural networks to the output of one-and-a-half-dimensional numerical model of a convective cloud. Four types of neural networks are considered: a multilayer perceptron, a perceptron complex, a radial basis network, and a probabilistic neural network. The best results were achieved by using a radial basis network. The forecasting accuracy in this case was 91.6%, and the mean squared error was 0.069.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: конвективные облака
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полуторамерная численная модель конвективного облака
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование опасных конвективных явлений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многослойный персептрон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: персептронный комплекс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сеть радиально-базисных функций
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вероятностная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convective clouds
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: one-and-a-half-dimensional numerical model of a convective cloud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dangerous convective phenomena forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilayer perceptron
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: perceptron complex
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: radial basis network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: probabilistic neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The use of artificial neural networks in the problem of dangerous convective phenomena forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования опасных конвективных явлений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Tokareva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26364/1/Tokareva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,42 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Tokareva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26364/2/reviewSV_Otzyv_Tokareva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 286,89 kB