Библиографическое описание:Развитие и применение нейросетевой технологии в решении задач геодинамики : научное издание / О. М. Максимова. - Текст : непосредственный // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. - 2023. - Т. 13, № 3. - С. 516-525. - ISSN 2227-2917. - ISSN 2500-154X, DOI 10.21285/2227-2917-2023-3-516-525.
Аннотация:Цель этой работы состоит в поиске наиболее эффективного, удобного в использовании метода сейсморайонирования, позволяющего в режиме реального времени учитывать происходящие изменения среды. Обосновывается актуальность и необходимость решения данной проблемы. Приводятся характеристики и особенности существующих в настоящее время методик микрорайонирования. Обсуждается постановка задачи сейсмического микрорайонирования. Определяются два направления решения задачи - традиционный подход и нейросетевой. Разбираются преимущества и недостатки обоих подходов. Приводятся существенные аргументы в пользу применения нейросетевого подхода, определяется направление поиска решения. Представлен иллюстрированный пример решения промежуточной задачи геофизики с использованием нейросетевого подхода. На данном этапе исследований осуществлен поиск сетей, обеспечивающий достаточную точность для получения картин геологических срезов, проведен анализ прогнозируемых результатов для ряда нейросетей. Наиболее достоверные результаты дают нейросети на основе многослойного персептрона. Следующим этапом работ предполагается разработка алгоритма использования нейросетевой технологии для построения карты сейсмического микрорайонирования.
The present study is aimed at searching the most effective, easy-to-use method for seismic zoning, in order to consider the ongoing environmental change in real time. The study demonstrates the relevance and necessity of tackling this problem, provides characteristics and peculiarities of current microzonation methods, and discusses the problem of seismic microzoning. The paper highlights traditional and neural network approaches as two directions in solving the problem, and determines their advantages and disadvantages. In addition, the paper provides significant arguments for applying the neural network approach and defines the perspectives for the solution. An intermediate problem of geophysics is suggested to be solved using the neural network approach. The current study results involved searching networks able to provide sufficient accuracy for obtaining pictures of geological sections and conducting analysis of predicted results for a number of neural networks. Multilayer perceptron is considered to give the most reliable results. The future work is supposed to develop an algorithm for building a map of seismic microzonation by means of neural network technology.
