Standard

Применение искусственных нейронных сетей в температурно-влажностном зондировании атмосферы. / Поляков, А.В.; Тимофеев, Ю.М.; Виролайнен, Я.А.

в: ИЗВЕСТИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК. ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА, Том 50, № 3, 2014, стр. 373–380.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{f835225e12e64c889f3bd19561fd00d5,
title = "Применение искусственных нейронных сетей в температурно-влажностном зондировании атмосферы",
abstract = "Описано применение методики обращения радиационных данных на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) для метеорологического спутникового зондирования атмосферы. Для повышения эффективности решения обратных задач используется метод главных компонент для профилей температуры и влажности, а также спектров ИК-излучения, что позволяет существенно сократить размерности задач. На основе численных экспериментов проанализированы погрешности температурно-влажностного зондирования по спектрам уходящего ИК-излучения, измеренным с помощью прибора ИКФС-2 с российского спутника “Метеор” при использовании итерационного физико-математического алгоритма (ИФМ), метода множественной линейной регрессии (МЛР), метода, основанного на ИНС. Выявлены заметные преимущества метода на основе ИНС в сравнении с методом МЛР. Так, при температурном зондировании на высотах 1–12 км метод МЛР имеет заметно большую погрешность (разность до 1 К), а ИФМ алгоритм – практически такую же погрешность, как метод ИНС. Погрешность определения относите",
author = "А.В. Поляков and Ю.М. Тимофеев and Я.А. Виролайнен",
year = "2014",
language = "русский",
volume = "50",
pages = "373–380",
journal = "Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics",
issn = "0001-4338",
publisher = "МАИК {"}Наука/Интерпериодика{"}",
number = "3",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Применение искусственных нейронных сетей в температурно-влажностном зондировании атмосферы

AU - Поляков, А.В.

AU - Тимофеев, Ю.М.

AU - Виролайнен, Я.А.

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - Описано применение методики обращения радиационных данных на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) для метеорологического спутникового зондирования атмосферы. Для повышения эффективности решения обратных задач используется метод главных компонент для профилей температуры и влажности, а также спектров ИК-излучения, что позволяет существенно сократить размерности задач. На основе численных экспериментов проанализированы погрешности температурно-влажностного зондирования по спектрам уходящего ИК-излучения, измеренным с помощью прибора ИКФС-2 с российского спутника “Метеор” при использовании итерационного физико-математического алгоритма (ИФМ), метода множественной линейной регрессии (МЛР), метода, основанного на ИНС. Выявлены заметные преимущества метода на основе ИНС в сравнении с методом МЛР. Так, при температурном зондировании на высотах 1–12 км метод МЛР имеет заметно большую погрешность (разность до 1 К), а ИФМ алгоритм – практически такую же погрешность, как метод ИНС. Погрешность определения относите

AB - Описано применение методики обращения радиационных данных на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) для метеорологического спутникового зондирования атмосферы. Для повышения эффективности решения обратных задач используется метод главных компонент для профилей температуры и влажности, а также спектров ИК-излучения, что позволяет существенно сократить размерности задач. На основе численных экспериментов проанализированы погрешности температурно-влажностного зондирования по спектрам уходящего ИК-излучения, измеренным с помощью прибора ИКФС-2 с российского спутника “Метеор” при использовании итерационного физико-математического алгоритма (ИФМ), метода множественной линейной регрессии (МЛР), метода, основанного на ИНС. Выявлены заметные преимущества метода на основе ИНС в сравнении с методом МЛР. Так, при температурном зондировании на высотах 1–12 км метод МЛР имеет заметно большую погрешность (разность до 1 К), а ИФМ алгоритм – практически такую же погрешность, как метод ИНС. Погрешность определения относите

M3 - статья

VL - 50

SP - 373

EP - 380

JO - Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics

JF - Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics

SN - 0001-4338

IS - 3

ER -

ID: 5701760