ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
В.И. Козик, Е.С. Нежевенко, А.С. Феоктистов
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
kozik@iae.nsk.su
Ключевые слова: компьютерное моделирование, лесной пожар, рекуррентная нейронная сеть, усвоение данных, обучение, фильтр Калмана
Страницы: 88-95
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Представлено программное обеспечение для реализации модели пожара на базе рекуррентной нейронной сети, позволяющее моделировать процесс его развития в реальном времени. Проведено сравнение качества обычного обучения и с фильтром Калмана на основе экспериментов с нейронной сетью. Показано, что благодаря глобальности связей нейронной сети, моделирующей пожар, последний преодолевает препятствия в виде участка негорючего материала.
|
