НЕЙРОСЕТЕВАЯ МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗА ОПОЛЗНЕВОЙ АКТИВНОСТИ
Ключевые слова:
нейросетевое моделирование, многослойный персептрон, оползневая активность, оперативный прогноз, мониторинг оползней, анализ чувствительностиАннотация
В статье рассматривается методология построения нелинейных многомерных нейросетевых моделей на базе многослойного персептрона (MLP) для оперативного прогнозирования оползневой активности. На примере многолетнего мониторинга оползня «Тектоник» (Майлуу-Суу) решены две задачи: классификация характера активности на 15 суток и регрессионный прогноз скорости смещения на ближайшую пятидневку. Автор проводит детальный анализ чувствительности нейросети к различным гидрометеорологическим факторам и ретроспективным параметрам движения, выделяя наиболее значимые предикторы для каждой задачи. Исследование показало высокую эффективность нейросетевого подхода в прогнозировании скоростных режимов оползней, что имеет важное значение для управления рисками на опасных территориях.
Библиографические ссылки
1. Хайкин С. Нейронные сети Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс». 2006. 1104 с.
2. Иган Дж. Теория обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик/Пер. с. англ. – М.: Наука. 1983. 216с.
