ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА

Результат исследований: Вклад в журналСтатья

Аннотация

Данные экологического мониторинга компонентов окружающей среды необходимы в системах поддержки приня- тия решений в области охраны окружающей среды и здоровья населения. Снеговой покров является одновремен- но сезонным компонентом окружающей среды и информативным индикатором текущего загрязнения атмос- феры, почвы, поверхностных вод. Накопление и распределение загрязняющих веществ в снеге всегда носит ано- мальный характер в силу изменчивых условий его выпадения, поэтому использование традиционных статисти- ческих средних оценок и отклонений описания поля загрязнения снегового покрова затруднительно. Предложено для оценки загрязнения территории микрорайона Академический г. Екатеринбурга использовать гибридную мо- дель, комбинирующую метод кригинга и искусственных нейронных сетей (ИНС) для уменьшения ошибок прогно- за поля пылевого загрязнения снегового покрова.
Переведенное названиеAPPLICATION OF GEOSTATISTICAL AND NEURAL NETWORK APPROACH FOR THE EVALUATION OF SURFACE DISTRIBUTION OF IMPURITIES IN THE SNOW COVER IN THE «ACADEMICHESKY» DISTRICT OF YEKATERINBURG
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)3-17
Число страниц15
ЖурналЭкологические системы и приборы
Номер выпуска10
СостояниеОпубликовано - 2016

Уровень публикации

  • Перечень ВАК

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать