Прогнозирование проходимости лесисто-болотистой местности специальной техникой с использованием нейронных сетей
Осипов А. Г., Фандеев А. Г., Горшенин И. А.
Читать статью полностью
Прогнозирование проходимости лесисто-болотистой местности специальной техникой с использованием нейронных сетей(1,32 MB) Аннотация
Рассмотрена методика прогнозирования в среде ГИС проходимости лесисто-болотистой местности специальной техникой, в которой в качестве инструмента прогнозирования выступает математико- картографическое моделирование с использованием нейронных сетей. Приведена информационная модель, заложенная в основу прогнозирования. Сформулированы требования к построению нейронных сетей. Рассмотрены особенности реализации методики на примере лесисто-болотистой местности северо-запада России. Внедрение разработанной методики в практику позволит обеспечить повышение качества информационного обеспечения работ по социально-экономическому развитию северных территорий.
Ключевые слова:
математико-картографическое моделирование – mathematical and cartographic modeling; нейронные сети – neural networks; геоинформационные системы – geoinformation systems; специальная техника – special equipment
Список литературы
1. Методика создания синтетических карт оперативно-тактических свойств местности с использованием геоинформационных систем / В.Ф. Алексеев [и др.] // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2019. – № 666. – C. 115–120.
2. Горбачевская, Е. Н. Классификация нейронных сетей / Е.Н. Горбачевская // Вестник ВУиТ. – 2012. – № 2 (19). – С. 128–134.
3. Окунь, А. С. Нейросетевое моделирование как инструмент прогнозирования / А.С. Окунь, С.А. Окунь // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2011. – № 33 (75). – С. 45–52.
4. Картографическое моделирование трасс трубопроводов в Арктической зоне Сибири / А.Г. Осипов [и др.] // География и природные ресурсы. – 2017. – № 1. – С. 16–24.
5. Осипов, Г. К. Методика автоматизированного выбора в среде ГИС ВН маршрутов движения боевой техники вне дорог / Г.К. Осипов, Д.Л. Дьячкова // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции «Совершенствование средств и методов сбора и обработки геопространственной информации и системы подготовки специалистов в области топогеодезического и навигационного обеспечения». – 2016. – С. 265–272.
6. Ручкин, В. Н. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы / В.Н. Ручкин. – СПб.: БХВ Санкт-Петербург, 2009. – 240 с.
7. Храмов, И. С. Интеграция искусственных нейронных сетей с геоинформационными системами / И.С. Храмов // Вестник ТвГУ. Сер. Математические методы управления. – 2017. – С. 118–120.