Применение нейронных сетей в восстановлении профиля концентрации озона > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

Применение нейронных сетей в восстановлении профиля концентрации озона

Применение нейронных сетей в восстановлении профиля концентрации озона

Суханов А.Я. Суханов Д.Я. Статья в формате PDF 102 KB В лидарном зондировании для восстановления вертикального распределения концентрации газа из оптических параметров применяют методы сплайн функций, метод регуляризации Тихонова, метод оптимальной параметризации. Данные методы не всегда позволяют восстанавливать с достаточной точностью профиль концентрации в тропосфере, и не позволяют вести обработку данных в рутинном режиме.

В работе предлагается новый подход, основанный на применении нейронных сетей, который для решения обратных задач лазерного зондирования ранее не применялся. Возможность его использования обусловлена тем, что за последние годы создано достаточное количество моделей атмосферы, рассчитано множество профилей концентраций газа, температуры, аэрозоля.

Опишем решение данной задачи с помощью нейронной сети.

В качестве нейронной сети используется полносвязная нейронная сеть, состоящая из двух слоев. Входами для данной сети служат вертикальные профили оптической толщи, а выходами служат вертикальные профили концентрации газа, приведенные к одной и той же высотной сетке. Число входов каждого нейрона сети равно числу элементов в высотной сетке.

Для обучения нейронной сети были взяты вертикальные профили концентрации озона и профили температуры с радиозондовых станций Хэнтсвилл и Хэлей-Бэй.

Значения молекулярной и аэрозольной составляющих толщи рассчитывались из модельных представлений о состоянии атмосферы и одинаковы для всех профилей концентрации.

Для того чтобы сеть могла восстанавливать концентрацию газа в тропосфере по стратосферным оптическим данным, на основе созданных обучающих пар «оптическая толща-профиль концентрации», создавались дополнительные обучающие пары, в которых профиль концентрации оставался прежним, а оптические толщи для тропосферных высот приравнивались -1, последовательно для высот [h1], [h1, h2], ..., [h1, hm]. Всего m пар для каждого профиля концентрации, где hm - начало стратосферных высот. Все обучающие выборки приводились к интервалу [0,1].

Для реализации описанного метода была создана программа, позволяющая обучать нейронную сеть методом обратного распространения ошибки и проверять ее работу на данных, не входящих в выборку обучения. Для этого берется профиль концентрации озона, моделируется оптическая толща и нейронной сетью восстанавливается профиль концентрации озона. Полученные сетью значения сравниваются с модельными значениями, затем вычисляется ошибка работы сети.

Ошибка восстановления в тропосфере концентрации озона для случая восстановления по стратосферным оптическим данным увеличивается на 1-3%, что связано с меньшей информативностью во входных данных.



ЖИЗНЬ ЭТО...

ЖИЗНЬ ЭТО... «Что такое жизнь?» Этот вопрос занимает человечество с древнейших времён. Многие философы и естествоиспытатели пытались и пытаются разрешить этот вопрос, определить жизнь как явление. Существует множество определений жизни, но, несмотря на это, среди них нет ни одного, который бы наиболее полно отразил основной принцип существования жизни, её сущность. В предлагаемой вашему вниманию статье сделана ещё одна попытка объяснения феномена жизни. Её основная идея: Жизнь - это самовоспроизводящийся катализатор диссипации энергии. Что касается самовоспроизведения, то здесь всё более или менее понятно, а вот словосочетание «катализатор диссипации» требует некоторых разъяснений. Диссипация - термин, обозначающий рассеяние энергии, т.е. её переход с потенциально более высокого уровня на более низкий - тепловой уровень. В свете рассматриваемого определения жизни подразумевается, что энергия квантов солнечного света, которые могут стрaнcтвовать в космосе «бесконечно», будучи поглощенной растениями поэтапно диссипатируется, в процессах жизнедеятельности и формирования собственных структур последовательными участниками пищевой цепи (растение - травоядное - хищник - падальщики), в тепловое излучение. Таким образом, живое вещество, многократно ускоряя процесс диссипации энергии солнечных квантов в тепловое излучение, играет в нем роль специфического катализатора. Далее рассматривается ряд важных следствий, вытекающих из данного определения. ...

17 03 2026 12:57:50

СОН КАК ФОРМА ЗАПАСА ЭНЕРГИИ

СОН КАК ФОРМА ЗАПАСА ЭНЕРГИИ Статья в формате PDF 145 KB...

16 03 2026 3:59:53

СИНДРОМ ЖИЛЬБЕРА

СИНДРОМ ЖИЛЬБЕРА Статья в формате PDF 300 KB...

07 03 2026 5:30:53

О ПРИРОДНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЯХ РАЗМЕЩЕНИЯ ТОРФЯНЫХ РЕСУРСОВ В СОСТАВЕ ПРИРОДНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ

О ПРИРОДНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЯХ РАЗМЕЩЕНИЯ ТОРФЯНЫХ РЕСУРСОВ В СОСТАВЕ ПРИРОДНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ Предложен ландшафтный метод районирования торфяных месторождений. Проведен геосистемный анализ и дана хаpaктеристика торфяных ресурсов. ...

04 03 2026 10:41:48

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СПИННОМОЗГОВОЙ ЖИДКОСТИ

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СПИННОМОЗГОВОЙ ЖИДКОСТИ Статья в формате PDF 164 KB...

27 02 2026 19:28:25

АНАЛИЗ СТАТИСТИКИ БАНКРОТСТВ

АНАЛИЗ СТАТИСТИКИ БАНКРОТСТВ Статья в формате PDF 319 KB...

22 02 2026 0:56:50

ДИНАМИКА ПАРАМЕТРОВ НАДПОЧЕЧНИКОВ ЧЕЛОВЕКА ПРИ СТАРЕНИИ ПО ДАННЫМ РЕНТГЕН КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ

ДИНАМИКА ПАРАМЕТРОВ НАДПОЧЕЧНИКОВ ЧЕЛОВЕКА ПРИ СТАРЕНИИ ПО ДАННЫМ РЕНТГЕН КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ Методом рентген-компьютерной томографии изучены надпочечники 248 мужчин и 203 женщин зрелого (41 – 60 лет), пожилого (61 – 75 лет) и старческого возрастов (76 и более лет). Установлено, что как форма, так и динамика инволюции надпочечников человека проявляют изменчивость и пoлoвoй диморфизм. Выявлена преимущественная возрастная элиминация субъектов с L-формами надпочечников. Полученные результаты можно интерпретировать в пользу предположения о значительной стабильности макропараметров и наличии высокой морфофункциональной устойчивости надпочечников. ...

18 02 2026 12:57:35

Структура собеседования

Структура собеседования Статья в формате PDF 254 KB...

13 02 2026 2:11:59

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::