Nau\u010dnici sa Novosibirskog dr\u017eavnog tehni\u010dkog univerziteta (NSTU) su razvili algoritam za konstruisanje meteorolo\u0161kih prognoznih modela kori\u0161\u0107enjem neuronskih mre\u017ea radi pobolj\u0161anja efikasnosti prognoze vremena, saop\u0161tila je pres slu\u017eba univerziteta, prenosi Tanjug.<\/p>\n
Na ovaj na\u010din posti\u017ee se ve\u0107a ta\u010dnost prognoze za sva godi\u0161nja doba, naveli su nau\u010dnici.<\/p>\n
Ova metoda ima potencijal za primjenu u drugim oblastima koje zahtijevaju ta\u010dno prognoziranje, kao \u0161to su finansijska tr\u017ei\u0161ta, transportni sistemi i energetika.<\/p>\n
Industrija, poljoprivreda, urbanisti\u010dko planiranje, turizam i mnogi drugi sektori zahtijevaju ta\u010dne i a\u017eurne informacije o vremenskim uslovima, klimatskim promjenama i uslovima \u017eivotne sredine. Ove informacije se prvenstveno zasnivaju na posmatranjima sa meteorolo\u0161kih stanica, satelita, senzora i drugih ure\u0111aja. Me\u0111utim, postoje\u0107i pristupi imaju ograni\u010denja zbog velike koli\u010dine podataka, slo\u017eenosti njihove obrade i prostornih i vremenskih ograni\u010denja.<\/p>\n
“Nau\u010dnici NSTU-a su predlo\u017eili kori\u0161\u0107enje metode klasterovanja neuronskih mre\u017ea, u kojoj se nekoliko nezavisnih neuronskih mre\u017ea obu\u010dava da obavljaju isti zadatak kako bi se pobolj\u0161ao kvalitet prognoziranja. Va\u017eno je pa\u017eljivo odabrati njihovu strukturu i parametre i obu\u010davati ih na dovoljnoj koli\u010dini raznovrsnih podataka kako bi se postigli dobri rezultati. Ovi skupovi podataka trebalo bi da uklju\u010duju informacije o pro\u0161lim meteorolo\u0161kim doga\u0111ajima, kao i podatke prikupljene u realnom vremenu”, saop\u0161tila je pres-slu\u017eba NSTU-a agenciji TASS.<\/p>\n
Jedan od na\u010dina primjene grupisanja neuronskih mre\u017ea u prognoziranju vremena jeste kori\u0161\u0107enje grupisanja. U ovom pristupu, neuronske mre\u017ee se treniraju na razli\u010ditim podskupovima ulaznih podataka sa razli\u010ditim karakteristikama, kao \u0161to su vremenski intervali i geografski regioni.<\/p>\n
Prognoze iz svakog podskupa se zatim kombinuju da bi se dobila kona\u010dna vremenska prognoza.<\/p>\n
Va\u017ean aspekt prognoze vremena je kori\u0161\u0107enje razli\u010ditih ulaznih podataka, kao \u0161to su podaci meteorolo\u0161kih stanica, satelitska posmatranja i geografski i istorijski podaci. Grupisanje neuronskih mre\u017ea omogu\u0107ava integraciju informacija iz ovih izvora.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ova metoda ima potencijal za primjenu u drugim oblastima koje zahtijevaju ta\u010dno prognoziranje, kao \u0161to su finansijska tr\u017ei\u0161ta, transportni sistemi i energetika<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-447902","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-svastara"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/447902","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=447902"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/447902\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":447905,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/447902\/revisions\/447905"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=447902"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=447902"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pcnen.com\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=447902"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}