By this author

USING A NEURAL NETWORK TO IDENTIFY TERRITORIES AT RISK OF NATURAL EMERGENCIES

Issue number 6 from 19.09.2025

Разработана цифровая модель из набора геологических, инженерно-геологических и цифровых карт рельефа для машинного обучения нейросети с помощью содержания карты природных процессов для территории г. Сочи. Описание природных процессов при подготовке входных данных для обучения нейросети основано на результатах исследований на Южном склоне Большого Кавказа. Основой нейросети являются входная и скрытая матрицы, распределяющие на выходе входной обучающий сигнал на составляющие элементы событий с приемлемой точностью, достигнутой при обучении. Автором разработана собственная библиотека с функциями, реализующими разработку нейросети, что расширило возможности для решения целевых задач. Для работы с нейросетью создан набор программ. Построенные нейросетью территории возможного проявления оползневых процессов хорошо коррелируются с имеющимися оползневыми картами и участками выявленных деформаций инженерных сооружений. Выполненная работа может стать удобным инструментом для разработчиков документов территориального планирования при функциональном зонировании территории.

6 0