Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/10995/39786
Название: Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования и визуализации пространственного распределения химических элементов в поверхностном слое почвы
Другие названия: Application of artificial neural networks for predicting and visualize the spatial distribution of the chemical elements in the surface layer of the soil
Авторы: Буевич, А. Г.
Бусловская, А. Н.
Рахматова, А. Ю.
Крамаренко, А. А.
Сергеев, А. П.
Тарасов, Д. А.
Buevic, A. G.
Buslovskaya, A. N.
Rahmatova, A. U.
Sergeev, A. P.
Tarasov, D. A.
Дата публикации: 2016
Издатель: Уральский федеральный университет
Библиографическое описание: Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования и визуализации пространственного распределения химических элементов в поверхностном слое почвы / А. Г. Буевич, А. Н. Бусловская, А. Ю. Рахматова [и др.] // Информация: передача, обработка, восприятие : материалы международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 12–13 января 2016 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2016. — С. 20-33.
Аннотация: Работа посвящена сравнению оценок концентраций поверхностного распределения химических элементов в почве, полученных с применением искусственных нейронных сетей (ИНС), с данными полученными с применением геостатистических методов. Для исследования была выбрана квадратная площадка со стороной 1 м в районе поселка Лимбяяха Ямало-Ненецкого автономного округа вдали от источников загрязнения. На этой площадке были отобраны 100 проб верхнего слоя почвы на глубину 0,05 м. Образцы были проанализированы на рентгенофлуоресцентном спектрометре Innov XX 5000 Olympus. После компьютерного моделирования была выбрана наилучшая структура ИНС для восстановления поверхностного распределения каждого из обнаруженных анализом химических элементов. Также были получены модели на основе оценок кригинга. Сравнение значений концентрации химических элементов в почве, полученные методами кригинга и ИНС показали, что обученная ИНС дает модели, превосходящие по точности кригинг и в качестве интерполятора и как прогностический метод. Были построены карты распределения поверхностной концентрации химических элементов на основе оценок кригинга и ИНС.
The work is devoted to the comparison of the estimates the concentrations of surface distribution of the chemical elements in the soil obtained with the artificial neural networks (ANN) and geostatistical methods (kriging). For the study a square area with a side of 1 m in the Yamal-Nenets Autonomous Okrug, Tyumen region was chosen far from the sources of pollution. In this area 100 cores of topsoil (0.05 m) were sampled. Specimens were analyzed by X-ray fluorescence spectrometer Innov XX 5000. After a computer simulation the best ANN structure for the restoration of the surface distribution of chemical elements in the soil was selected. A comparison of concentration’s values of the surface distribution of chemical elements in the soil made by kriging methods and by ANN showed that a trained ANN gives prediction models comparable in accuracy with the kriging as an interpolator and as the forecast method, as well. The maps of the surface distribution of chemical elements on the basis of estimates of kriging and ANN were made.
Ключевые слова: МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИНТЕРПОЛЯЦИЯ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
КРИГИНГ
MODELING
INTERPOLATION
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
KRIGING
URI: http://hdl.handle.net/10995/39786
Конференция/семинар: Международная научно-практическая конференция "Информация: передача, обработка, восприятие"
Дата конференции/семинара: 12.01.2016-13.01.2016
Идентификатор РИНЦ: http://elibrary.ru/item.asp?id=26616928
ISBN: 978-5-7996-1424-9
Источники: Информация: передача, обработка, восприятие. — Екатеринбург, 2016.
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
ipov_2016_02.pdf777,9 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.