ЖЕР КӨЧКҮ ЖЫЛДЫРУУНУ БОЛЖОЛДОО ҮЧҮН АЙКАЛЫШТЫРЫЛГАН МОДЕЛЬ
##semicolon##
Кайра жылуу, көзөмөлдөө, нейрондук тармактар менен болжолдоо, Маилүү-Суу, үзгүлтүксүз механика, водороддук факторАннотация
Бул макала жер көчкү жылдырууларын болжолдоо үчүн жалпы деформация векторун узак мөөнөттүү тенденцияга жана периоддук компонентке бөлүүгө негизделген детерминисттик-стохастикалык моделди карайт. Сар-Бе (Майлуу-Суу) жер көчкүсүн мониторингдөөнүн мисалында авторлор климаттык, гидрогеологиялык жана сейсмикалык факторлордун таасирин эске алган айкалыштырылган моделди ыңгайлаштыруу ыкмасын сунушташат. Периодикалык компонентти болжолдоо үчүн артка тараган алгоритмдүү жасалма нейрондук тармак (MLP 9-4-1) колдонулду. Изилдөөнүн жыйынтыктары көрсөткөндөй, көпөлчөмдүү нейрондук тармактык анализ ыгышуу динамикасын канааттандырарлык деңгээлде жакындатууга мүмкүндүк берет; бирок «секирикче» деформациялардын стационар эмес режиминде болжолдун тактыгын жогорулатуу үчүн тармакты учурдагы мониторингдик маалыматтарды колдонуп үзгүлтүксүз кайра окутуу зарыл.
##submission.citations##
1. Du Y., Lacasse S. Displacement prediction in colluvial landslides// Landslides. Original papper. 2012.
2. Gruden D.M., Masumzadeh S. Accelerating creep of the slopes of a coal mine//Rock Mech. Eng. 1987. №20. P. 123-135.
3. Kawamura K. Methodology for landslide prediction//Proceeding of 11 th international conference on soil mechanics und foundation engineering. San-Francisco. 1985 p. 1155-1158.
4. Li T., Chen M., Wang L., Zhou Y. Time prediction of landslide using Verhulst inverse function model//Proceeding 7th Jnt. Symp. On Landslides. Trondheim. 1996. V2. P. 1289-1293
5. Mayoraz F., Vulliet L. Neural networks for slope movement prediction// Jnt. J. Geomech. 2002. №2. P. 153-173.
6. Алешин Ю.Г. Алгоритмизация оползневого прогнозирования на основе нейросетевогомоделирования// Известия НАН КР 2010. №2. С. 19-27.
7. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев: Науковая думка. 1983. 422с.
