В 2016 г. авторы данной статьи опубликовали в журнале "Вестник РАН" [1] описание подхода к созданию интеллектуальных информационных систем оперативного прогнозирования речных на-воднений, основанного на применении комплекса гидрологических и гидродинамических моделей. Принципиальными особенностями предложенного подхода являются включение в создаваемую си- ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ АК АДЕМИИ НАУК, 2019, том 89, № 8, с. 831-843 ЗЕЛЕНЦОВ Вячеслав Алексеевич -доктор технических наук, главный научный сотрудник СПИИРАН. АЛАБЯН Андрей Михайлович -кандидат географических наук, доцент кафедры гидрологии суши Географического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. КРЫЛЕНКО Инна Николаевна -кандидат географических наук, старший научный сотрудник кафедры гидрологии суши Географического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. ПИМАНОВ Илья Юрьевич -младший научный сотрудник СПИИРАН. ПОНОМАРЕНКО Мария Руслановна -младший научный сотрудник СПИИРАН. ПОТРЯСАЕВ Семён Алексеевич -кандидат технических наук, старший научный сотрудник СПИИРАН. СЕМЁНОВ Александр Евгеньевич -младший научный сотрудник СПИИРАН. СОБОЛЕВСКИЙ Владислав Алексеевич -младший научный сотрудник СПИИРАН. СОКОЛОВ Борис Владимирович -доктор технических наук, руководитель лаборатории информационных технологий в системном анализе и моделировании СПИИРАН. ЮСУПОВ Рафаэль Мидхатович -член-корреспондент РАН, научный руководитель СПИИРАН. Поступила в редакцию 22.08.2018 г. Поступила после доработки 20.11.2018 г. Принята к публикации 17.02.2019 г. В статье представлены результаты разработки и тестирования системы оперативного прогнозирования речных наводнений, которая базируется на использовании комплекса гидрологических и гидро динамических моделей, а также наземных и спутниковых данных, и реализована на основе сервис-ориентированной архитектуры. Отличительная особенность системы -полная автоматизация всего цикла моделирования -от загрузки исходных данных до интерпретации результатов, визуализации и оповещения заинтересованных лиц. Теоретической основой обеспечения согласованного функционирования всех компонентов системы является разрабатываемая авторами статьи квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. Практическая реализация выполнена с помощью открытых кодов и свободно распространяемого программного обеспечения. Результаты тестирования свидетельствуют о возможности широкого внедрения подобных систем в деятельность территориальных органов власти и служб по чрезвычайным ситуациям. Ключевые слова: наводнения, комплексное моделирование, оперативное прогнозирование, сервисориентированная архитектура, искусственные нейронные сети, гидродинамические модели, геоинформационные системы.This article presents the results of the development and testing of a system for operational forecasting of river flooding. This system is based on the use of a complex of hydrological and hydrodynamic models and in-situ and satellite data. It is implemented on the basis of service-oriented architecture. A distinctive feature of the system is its full automation of the entire modeling cycle, from the initi...
Goal: the need for systems of automated generation of models of complexly formalized objects is considered. The approach to the creation of such a system based on deep learning is described. Materials and methods: the article describes the architecture of the application of automated learning, based on deep learning, in particular on the basis of the genetic algorithm. Results: the testing of the presented system was carried out on the example of solving the problem of predicting the parameters of ice drift on the Northern Dvina River. Conclusion: the advantages and disadvantages, features of implementation, the scope of the presented system are shown.
New approach of models and multiple-models quality evaluation is proposed. This approachis based on twofold ideas. First, when selecting an object for modeling it is reasonable to select not a really existing (designed or abstract) object but a situation in progress, that includes the objects and the subjects of the modeling (people responsible for making decisions (DM), people responsible for the substantiation of a decision (solution), experts, and people responsible for the implementation of solutions. Second, the process of modeling is here assumed as a control process of developing situation under uncertain conditions, caused by absence of information needed for forming the substantiated decisions. The descriptive and formal statement of quality control of models and multiplemodel complexesare interpreted as problems of structural-functional synthesis of a model (a multiplemodel complex) and also, selection of optimal programs of control and regulation of structural dynamics of a situation in progress (quality control of models and multiple-model complexes).The example of solving the task of poly-model finding distances from a vertex to all other vertices of a graph is proposed.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.