Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/306346| Title: | Искусственный интеллект в задачах долгосрочного прогноза погодных аномалий и климата на территории Европейской части России и Беларуси |
| Other Titles: | Artificial intelligence for long-term prediction of weather anomalies and climate in the territory of European part of Russia and Belarus / S. A. Soldatenko |
| Authors: | Солдатенко, С. А. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геофизика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Фундаментальные и прикладные исследования в гидрометеорологии : материалы междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 50-летию каф. общего землеведения и гидрометеорологии Белорус. гос. ун-та, Минск, 11–13 окт. 2023 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: П. С. Лопух (гл. ред.), Ю. А. Гледко, Е. В. Логинова. – Минск : БГУ, 2023. – С. 410-414. |
| Abstract: | Критически проанализированы исследования и разработки, касающиеся применения методов и технологий искусственного интеллекта в задачах прогноза погоды и климата. Рассмотрены облик и структура перспективной системы долгосрочного прогнозирования погодных аномалий на территории Европейской части России и Беларуси, построенной на основе нейросетевых технологий. Рассмотрено влияние аномалий температуры поверхности океана в тропической и субтропической зонах Атлантики на флуктуации погодных условий в рассматриваемом географическом регионе. Разработаны алгоритмы тестирования различных архитектур нейронных сетей – рекуррентных нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, в том числе с длинной цепью элементов краткосрочной памяти, и генеративно-состязательных сетей – с целью оценки их пригодности для решения задач долгосрочного прогноза погоды и климата. Сформирована база многолетних данных, предназначенных для построения прогностической системы |
| Abstract (in another language): | The research and developments concerning the application of methods and technologies of artificial intelligence in weather and climate forecasting are critically analyzed. The composition and structure of a promising system of long-term forecasting of weather anomalies in the territory of the European part of Russia and Belarus, built on the basis of neural network technologies, are considered. The influence of ocean surface temperature anomalies in the tropical and subtropical zones of the Atlantic on weather fluctuations in the geographical region under consideration were discussed. Algorithms have been developed for testing various architectures of neural networks - recurrent neural networks, convolutional neural networks, including those with a long short-term memory, and generative adversarial networks - in order to assess their suitability for solving problems of long-range weather forecasting and climate prediction. A database of long-term data intended for building a prognostic system has been developed |
| Description: | Раздел 3. Изменение климата. Климатические риски и адаптации к неустойчивым климатическим условиям. Физика атмосферы и прогноз погоды. Современные методы, средства наблюдений и обработки гидрометеорологической информации |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/306346 |
| ISBN: | 978-985-881-534-9 |
| Sponsorship: | Данная работа выполняется в рамках российско-белорусского проекта «Разработка методов климатического и сверхдолгосрочного прогнозирования погоды для территории Беларуси и России с использованием технологий искусственного интеллекта» (проект РНФ 23–47–10003). |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2023. Фундаментальные и прикладные исследования в гидрометеорологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 410-414.pdf | 502,85 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.