Статистическая модель прогнозирования схода снежных лавин с нейросетевым управлением

• Автор: Гарнага, Валерий Владимирович
• Шифр специальности: 03.00.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Краснодар
• Количество страниц: 147 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СХОДА СНЕЖНОЙ

1.1. Необходимые сведения о сходе снежной лавины

1.2. Использующиеся методы прогнозирования

схода лавин

1.3. Использующиеся информационные системы

для прогнозирования схода лавин.

2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ АРПСС

2.1. Операторы прогнозирования и подбора параметров

2.2. Адекватность.

2.3. Метрическое пространство временных рядов.
2.4. Модель АРПСС.
2.5. Алгоритм Марквардта для нелинейного метода наименьших квадратов, модифицированный Г. Вилсоном
2.6. Точность прогнозов модели прогнозирования временного ряда на основе модели АРПСС.
3. ПОДБОР ПАРАМЕТРОВ АРПСС НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ
ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СХОДА СНЕЖНЫХ ЛАВИН
3.1. Управляющие параметры АРПСС
3.2. Применение нейронной сети для подбора
параметров АРПСС.
3.3. Выбор входных параметров нейронной
3.4. Оптимизация нейронной сети, управляемой
категориальными параметрами
3.5. Определение структуры слоистополносвязной нейронной сети, используемой для подбора
параметров АРПСС.
3.6. Определение принципа функционирования слоистополносвязной нейронной сети, используемой
для подбора параметров АРПСС.
3.7. Определение способа обучения слоистополносвязной нейронной сети, используемой
для подбора параметров АРПСС.
3.8. Оценка эффективности алгоритмов автоматизированного подбора параметров нейронной сетью для математической модели прогнозирования.
4. СОЗДАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
4.1. Проектирование информационной статистической системы V, использующейся для исследования практических результатов.
4.2. Сравнение свойств нейронных сетей с различной структурой и реализацией
4.3. Информационная статистическая система
v .
ЗАКЛЮЧЕНИЕИЗ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Экспериментальные исследования, описанные в четвертой главе совместно с теоретическими, приведенными в третьей главе, обосновывают целесообразность выбранного подхода к прогнозированию лавиноопасности в горной местности. Для проведения экспериментальных исследований была спроектирована и реализована информационная система. Были произведены сравнения свойств нейронных сетей с различной структурой и реализацией, в результате которых выявлена подходящая структура сети, алгоритм обучения и реализация. После завершения этих исследований был доработан интерфейс взаимодействия системы с пользователем. В результате, реализован программный продукт информационная статистическая система v . Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю, декану факультета прикладной математики, кандидату физикоматематических наук Кольцову Юрию Владимировичу за постоянную помощь и поддержку в процессе выполнения работы и за обсуждение текста диссертации. Так же, в качестве благодарности, хочется отметить постоянную помощь и поддержку коллективами кафедр информационных технологий, математического моделирования и прикладной математики факультета прикладной математики Кубанского государственного университета. В этой главе описаны основные сведения о сходах снежных лавин. Проведен анализ используемых методов прогнозирования схода снежных лавин и информационных систем используемых для сбора информации и построения прогнозов. Предсказать сход лавины очень трудно. Этот процесс зависит от многих обстоятельств, в том числе и случайных 7, 9, , , . Изза значительно возросшей популярности горных видов спорта, таких как горный туризм, альпинизм, лыжный спорт, огромное количество людей подвергаются потенциальной опасности в горах. Каждый год ведет печальную статистику несчастных случаев и смертей в результате схода лавин. Многие из этих случаев могли бы быть предотвращены при своевременном предупреждении и принятии профилактических мер. Основные принципы возникновения и схода лавин изложены в , ,,,,,. Снег располагается на склоне последовательными слоями. Эти слои могут иметь различные характеристики, препятствующие их жесткой сцепке, и лавина сходит, когда один слой скользит по другому, или сходят целые пласты снега до основания. Лавина может быть сухой или влажной, исходя из того, присутствует ли свободная вода в снеге. Лавина может начинаться в одной точке или сходить плитой, образуя линию отрыва. Практически, любой сход снега, достаточно мощный, чтобы сбить человека с ног, рассматривается как лавина. Лавина из сухого снега движется со скоростью 0 километров в час. Мокрые лавины обычно движутся гораздо медленнее, со скоростью около километров в час. Погода является наиболее важным фактором для оценки вероятности возникновения лавин, как и эволюция снежного покрова. Много погодных переменных влияют на сход лавины, и информация часто может быть получена до подъема на гору. Изучение прогноза погоды может дать информацию о лавинной обстановке. Например, юговосточный ветер километров в час с понижением температуры и снегом означает повышение лавинной опасности на северозападных склонах. Однако необходимо иметь в виду, что погода в горах труднопредсказуема и переменчива. Наиболее мощные лавины сходят на склонах имеющих уклон от до градусов. Уклон измеряется, как средний угол между линией горизонта и линией склона без учета бугров и камней. Гладкое основание предрасполагает к сходу лавин полной глубины. Неровное основание, такое как земля, валуны, бугры, удерживает нижние слои снега, однако оно не препятствует сходу поверхностной лавины выше уровня этих якорей. Выпуклые склоны более опасны, чем ровные или вогнутые. Точка максимальной выпуклости частый участок отрыва лавины. Ребра и хребты являются более безопасными, чем открытые склоны и кулуары в лавиноопасной обстановке. Ребра главных вершин обычно защищены от лавин и восхождение по ним менее опасно , ,, ,,,. Статистика и история изучения процесса схода лавин описана в Приложении 1.