| Наименование статьи | Предвычисление ледовых условий для обеспечения хозяйственной деятельности в морях российской Арктики с помощью методов глубокого обучения |
|---|
| Страницы | 119-130 |
|---|
| Аннотация | Представлена технология предвычисления ледовых условий в морях российской Арктики для решения прогностических задач в сеточной постановке для заданной локальной акватории. Технология основана на применении моделей глубокого обучения в виде сверточных нейронных сетей. Она позволяет решать задачи долгосрочного предвычисления ледовых условий (сплоченности и толщины) с заданным временны́м и пространственным разрешением. Экспериментальные исследования по оценке качества прогнозирования сплоченности льда подтвердили эффективность ансамблевого моделирования по сравнению с одиночными моделями, а также с существующими прогнозами (SEAS5). Предложенный подход превзошел по качеству глобальную прогностическую систему на основе глубокого обучения IceNet, обладая при этом меньшей вычислительной сложностью.
|
|---|
| Ключевые слова | ледовые условия, Северный морской путь, искусственные нейронные сети, прогнозная модель |
|---|
| Журнал | Арктика: экология и экономика |
|---|
| Номер выпуска | 1 |
|---|
| Автор(ы) | Никитин Н. О., Борисова Ю. И., Аксенкин Я. В., Башкова К., Луценко Е. И., Калюжная А. В., Якимушкин Д. О., Верташ Т. Н., Колюбакин А. А., Багорьян Е. С., Бухановский А. В. |
|---|