Искусственные нейронные сети и геостатистика в прогнозировании распределения химических элементов на фоновой площадке

Результат исследований: Вклад в журналСтатья

Аннотация

Работа посвящена применению искусственных нейронных сетей (ИНС) для восстановления поверхностного распределения химических элементов в почве и сравнению оценок концентраций, полученных с применением ИНС и геостатистических методов: кригинга и кокригинга. Для исследования выбрана квадратная площадка со стороной 1 м в районе пос. Лимбяяха Ямало-Ненецкого автономного округа вдали от источников загрязнения. На площадке отобраны 100 проб верхнего слоя почвы на глубину 0.05 м. Образцы проанализированы на рентгенофлуоресцентном спектрометре Innov XX 5000 Olympus. После компьютерного моделирования была выбрана наилучшая структура ИНС для восстановления поверхностного распределения каждого из обнаруженных анализом химических элементов. Также получены модели на основе оценок кригинга и кокригинга. Сравнение значений концентрации химических элементов в почве, полученных методами кригинга, кокригинга и ИНС, показали, что обученная ИНС дает модели, превосходящие по точности геостатистические методы и как интерполятор, и как прогностический метод. Построены карты распределения поверхностной концентрации химических элементов на основе оценок кригинга, кокригинга и ИНС.
Переведенное названиеArtificial neural networks and geostatistics in predicting the distribution of the chemical elements at the background test plot
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)74-82
Число страниц9
ЖурналГеоэкология, инженерная геология, гидрогеология, геокриология
Номер выпуска2
СостояниеОпубликовано - 2017

ГРНТИ

  • 38.00.00 ГЕОЛОГИЯ

Уровень публикации

  • Перечень ВАК

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Искусственные нейронные сети и геостатистика в прогнозировании распределения химических элементов на фоновой площадке». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать