Report
К ВОПРОСУ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СВЧ РАДИОМЕТРИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ
| Title: | К ВОПРОСУ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СВЧ РАДИОМЕТРИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ |
|---|---|
| Publisher Information: | Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | microwave radiometric system, thermal radio radiation, remote sensing, зондирование, neural network, краткосрочное прогнозирование метеопараметров атмо-сферы, short-term forecasting of atmospheric weather parameters, радиотепловое излучение, СВЧ радиометрическая система, нейронная сеть |
| Description: | The article studies the matters of choosing a neural network and its operation efficiency evaluation for the short-term forecasting task of weather parameters in the ground-level air further to the results of microwave radio-metric sounding of the atmosphere. The following tasks and sequence for neural network forecasting of weather parameters based on the results of multi-frequency microwave radiometric sounding of the atmosphere: analysis and measurement data preprocessing by a multi-range microwave radiometric system for the purpose of retriev-ing informative features about the atmospheric status; forecasting the dynamics pattern in key weather parame-ters: air temperature and humidity, atmospheric pressure, clouds, rain situation; predicted result verification based on data from extra observation sources for the adaptive timing purpose of neural-network model parame-ters; calculation of quality and reliability indicators of weather parameters prediction to assess the proposed approach efficiency. There are examined three options of neural-network development programs that are out in the open. There is performed training and testing of neural networks for forecasting weather parameters of the ground- layer air via output signals of eleven channels in the quad-band microwave radiometric system that pro-vides measurements of thermal radio radiation in the ground- layer air in four bands with center frequencies of 4 GHz, 10 GHz, 22 GHz and 37 GHz and data from the weather station located in Murom town. There was proposed and accomplished teaching sample creation for a neural network with data perturbation to exclude the influence of temporal trend variations in weather parameters. There are obtained numerical estimates for the neural-network operation efficiency for forecasting weather parameters - correlation factor and mean deviation. The conclusions on the comparative analysis of neural-network operation are made. The attained results manifested different problem solving efficiency of forecasting weather parameters based on microwave radiometric meas-urements, which enabled to conclude that it is necessary to solve the structural optimization task for the utilized neural network. В статье рассмотрены вопросы выбора нейронной сети и оценки эффективности её работы для решения задачи краткосрочного прогнозирования метеопараметров приземного слоя атмосферы по результатам СВЧ радиометрического зондирования атмосферы. Определены задачи и последовательность нейросете-вого прогнозирования метеопараметров по результатам многочастотного СВЧ радиометрического зонди-рования атмосферы. Рассмотрены три варианта программ формирования нейронной сети, имеющихся в открытом доступе. Выполнено обучение и тестирование нейронных сетей прогнозирования метеопара-метров приземного слоя атмосферы по выходным сигналам одиннадцати каналов четырёхдиапазонной СВЧ радиометрической системы и данным с метеостанции, расположенных в г. Муром. Предложено фор-мирование обучаемой выборки для нейронной сети с перемешиванием данных для исключения влияния временных тенденций изменения метеопараметров. Получены численные оценки эффективности работы нейронных сетей прогнозирования метеопараметров — коэффициента корреляции и среднего отклоне-ния и сформулированы выводы по сравнительному анализу работы нейронных сетей. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2221-2574-2024-3-53-61 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........15a07b7b45f2a341f70d9de5bc1a4614 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2221-2574-2024-3-53-61 |
|---|