|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Восстановление параметров облачности и аэрозоля по данным измерений рассеянного солнечного излучения с использованием нейронной сетитезисы доклада
- Авторы: Никитин С.В., Чуличков А.И., Боровский А.Н., Постыляков О.В.
- Сборник: Всероссийская конференция "Изменения климата: причины, риски, последствия, проблемы адаптации и регулирования КЛИМАТ-2019" Тезисы докладов
- Тезисы
- Год издания: 2019
- Место издания: Физматкнига Москва
- Первая страница: 72
- Последняя страница: 72
- Аннотация: В работе рассматриваются задачи определения характеристик облачности и аэрозоля по данным измерений рассеянного солнечного излучения. Использовалась полносвязная нейронная сеть, состоящая из 18 входных нейронов, трех выходных нейронов и одного скрытого слоя из 64 нейронов. На входы первого слоя подаются значения интенсивности излучения и параметры системы «атмосфера-подстилающая поверхность Земли»: абсолютная интенсивность на 4 длинах волн, наклонная толща O4 на 8 длинах волн, индексы цветности в УФ и видимом диапазонах, коэффициент при линейном члене DOAS анализа, зенитный угол Солнца, альбедо подстилающей поверхности, относительная концентрация частиц в облаке. Выходные нейроны дают значения оценок нижней границы облачности в км, оптической толщи аэрозоля и оптической толщи облачности. В качестве обучающей выборки использовался массив данных, полученных решением задачи переноса излучения методом Монте-Карло. Всего использовалось 5400 примеров, которые были разделены на три части: обучающую выборку (64% от общего числа примеров), выборку, использованную для валидации при обучении (16%) и тестовую выборку (20%). Число эпох при обучении равно 1000. Используется регуляризация в виде ограничения на взвешенную сумму комбинации евклидовой и равномерной норм вектора весов. Показано, что оптическая толща аэрозоля оценивается с наименьшей относительной ошибкой, а нижняя граница облачности оценивается с наибольшей ошибкой.
- Добавил в систему: Чуличков Алексей Иванович