Библиографическое описание:ОБРАБОТКА ДАННЫХ СПЕЦИАЛЬНОГО ВИДА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ АППРОКСИМАЦИИ : научное издание / М. А. Курако [и др.]. - Текст : непосредственный // Информатизация и связь. - 2025. - №2. - С. 50-60. - ISSN 2078-8320, DOI 10.34219/2078-8320-2025-16-2-50-60.
Аннотация:Исследование посвящено разработке методики обработки данных сейсмического мониторинга и включает в себя несколько методов аппроксимации, что позволяет анализировать сигналы различной сложности и находить в них скрытые закономерности. Исходные данные о сейсмических событиях (форшоках), предваряющих основное сильнейшее землетрясение, преобразуются в так называемый «прогностический клин» - структуру-предвестник, который позволяет оценивать параметры ожидаемого сильнейшего землетрясения. Совокупность расчетных схем методики предоставляет возможность эффективно решать задачи выделения закономерностей, восстановления пропусков, экстраполяции и локального прогноза исследуемого сейсмического события. При этом применяются аппроксимация сеточных функций рядами Фурье, аппроксимация выпуклых оболочек данных многочленами Лежандра. Предлагается методика обработки данных на основе построения нелинейных регрессионных моделей (нейросетевой подход), позволяющая с повышенной (заданной) точностью решать задачи аппроксимации данных сейсмомониторинга.
The study is devoted to the development of a method for processing seismic monitoring data and includes several approximation methods, which allows analyzing signals of varying complexity and finding hidden patterns in them. The initial data on seismic events (foreshocks) preceding the main strongest earthquake are transformed into the so-called “predictive wedge” - a precursor structure that allows us to estimate the parameters of the expected strongest earthquake. The set of calculation schemes of the method provides the opportunity to effectively solve the problems of identifying patterns, restoring gaps, extrapolation and local forecasting of the seismic event under study. In this case approximation of grid functions by Fourier series, approximation of convex hulls of data by Legendre polynomials are used. The data processing method based on the construction of nonlinear regression models (neural network approach) allows solving problems of seismic monitoring data approximation with increased (specified) accuracy.
Издательство:Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации, Москва
Источник:Информатизация и связь
Выпуск:№2
Номера страниц:50-60
Держатель оригинала документа:Институт вычислительного моделирования СО РАН, Институт космических и информационных технологий Сибирский федеральный университет, НП «Экологический центр РОПР», Сибирский государственный университет науки и технологии им. академика М.Ф. Решетнева
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
