Report
View in EDS

К ВОПРОСУ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СВЧ РАДИОМЕТРИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ

Bibliographic Details
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
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........15a07b7b45f2a341f70d9de5bc1a4614
RelevancyScore: 836
AccessLevel: 3
PubType: Report
PubTypeId: report
PreciseRelevancyScore: 836.415405273438
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: К ВОПРОСУ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СВЧ РАДИОМЕТРИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2024.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2024
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22microwave+radiometric+system%22">microwave radiometric system</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22thermal+radio+radiation%22">thermal radio radiation</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22remote+sensing%22">remote sensing</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22зондирование%22">зондирование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22neural+network%22">neural network</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22краткосрочное+прогнозирование+метеопараметров+атмо-сферы%22">краткосрочное прогнозирование метеопараметров атмо-сферы</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22short-term+forecasting+of+atmospheric+weather+parameters%22">short-term forecasting of atmospheric weather parameters</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22радиотепловое+излучение%22">радиотепловое излучение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22СВЧ+радиометрическая+система%22">СВЧ радиометрическая система</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22нейронная+сеть%22">нейронная сеть</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 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.<br />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.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Research
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.24412/2221-2574-2024-3-53-61
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........15a07b7b45f2a341f70d9de5bc1a4614
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........15a07b7b45f2a341f70d9de5bc1a4614
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.24412/2221-2574-2024-3-53-61
    Languages:
      – Text: Undetermined
    Subjects:
      – SubjectFull: microwave radiometric system
        Type: general
      – SubjectFull: thermal radio radiation
        Type: general
      – SubjectFull: remote sensing
        Type: general
      – SubjectFull: зондирование
        Type: general
      – SubjectFull: neural network
        Type: general
      – SubjectFull: краткосрочное прогнозирование метеопараметров атмо-сферы
        Type: general
      – SubjectFull: short-term forecasting of atmospheric weather parameters
        Type: general
      – SubjectFull: радиотепловое излучение
        Type: general
      – SubjectFull: СВЧ радиометрическая система
        Type: general
      – SubjectFull: нейронная сеть
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: К ВОПРОСУ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СВЧ РАДИОМЕТРИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2024
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1