RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Челябинский физико-математический журнал // Архив

Челяб. физ.-матем. журн., 2021, том 6, выпуск 3, страницы 384–396 (Mi chfmj253)

Информатика, вычислительная техника и управление

Энтропийно-рандомизированное прогнозирование эволюции площади термокарстовых озёр

Ю. А. Дубновab, В. Ю. Полищукc, А. Ю. Попковa, Е. С. Соколd, А. В. Мельниковd, Ю. М. Полищукd, Ю. С. Попковaefg

a ФИЦ «Информатика и управление» РАН, Москва, Россия
b Высшая школа экономики, Москва, Россия
c Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия
d Югорский НИИ информационных технологий, Ханты-Мансийск, Россия
e Институт проблем управления РАН им. В.А. Трапезникова, Москва, Россия
f Московский физико-технический институт, Москва, Россия
g Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия

Аннотация: Предлагается альтернативный существующему в машинном обучении подход, который назван рандомизированным прогнозированием. Подход основан на рандомизированной параметризованной модели (РПМ) исследуемого процесса. Описана структура общей модели эволюции площади термокарстовых озёр. Для моделирования площади термокарстовых озёр и влияющих на неё среднегодовой температуры и годовой суммы осадков используются математические модели линейной динамической регрессии со случайными параметрами. Рассмотрены три вида прогнозов: краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный для трёх зон мерзлоты (сплошной, прерывистой и островной) на территории Западной Сибири. Все полученные результаты являются воспроизводимыми в пределах средних значений и среднеквадратических ошибок. Результаты тестирования показывают, что выбранный вид модели рандомизированного прогнозирования эволюции площадей озёр хорошо описывает зависимость площади озёр и приводит к низким значениям относительных ошибок в 0.01–0.02. С другой стороны, аналогичное моделирование температуры и осадков приводит к существенно бо́льшим погрешностям от 0.08 до 0.22. Полученный в результате прогноз эволюции площади озёр в зоне мерзлоты в условиях климатических изменений характеризуется стандартными отклонениями, не превышающими 2–4.5 %.

Ключевые слова: термокарстовые озёра, дистанционное зондирование, информационная энтропия, балансовые уравнения, динамическая регрессия, оптимизация, ляпуновская задача, сэмплирование, рандомизированное прогнозирование, рандомизированное машинное обучение.

УДК: 004.896

Поступила в редакцию: 12.07.2021
Исправленный вариант: 28.08.2021

DOI: 10.47475/2500-0101-2021-16312



© МИАН, 2024