ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЛОБАЛЬНОГО КЛИМАТИЧЕСКОГО ЯВЛЕНИЯ "ЭЛЬ-НИНЬО" КАК ВОЗМОЖНОСТЬ НЕЙРО-СЕТЕВОГО ПОДХОДА В МОДЕЛИРОВАНИИ СЛОЖНО-ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ЯВЛЕНИЙ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

В данной статье на основе предложенного нейро-сетевого метода прогнозирования глобального климатического явления «Эль-Ниньо» рассматривается возможность моделирования сложно-прогнозируемых явлений сельского хозяйства РФ. «Эль-Ниньо» - сложно-прогнозируемый процесс повышения температуры поверхности воды в экваториальной части Тихого Океана, являющийся причиной многих экологических и экономических бедствий. Эффект от «Эль-Ниньо» в 1997-1998 годах был особенно сильным: торнадо в США (24 тыс. погибших, $34 млрд. ущерба), дожди в пустыне Атакама, эпидемия холеры в Кении в результате повышения влажности и усиленного размножения комаров. Мы предполагаем, что в 2017 году следствием «Эль-Ниньо» так же были ураганы «Дебби» в Австралии и «Мэтью» в США. В статье описывается сущность метода и рассматривается возможность его применения для прогнозирования явлений сельского хозяйства Российской Федерации. Обозначены возможности использования метода в коммерческих целях.

Сборник материалов конференции
Издательство
Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал»
Язык
Русский
Страницы
108-111
Статус
Опубликовано
Год
2017
Организации
  • 1 Российский Университет Дружбы Народов
Ключевые слова
Эль-Ниньо; нейронные сети; сельское хозяйство; прогнозирование; Сложно-прогнозируемые явления; машинное обучение
Дата создания
10.07.2024
Дата изменения
10.07.2024
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/145752/
Поделиться

Другие записи