Технологія прогнозування метеорологічних показників з використанням рекурентних мереж довгої короткострокової пам’яті
Loading...
Date
2023-06-20
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний авіаційний університет
Abstract
Забезпечення безпеки польотів є критично важливим аспектом авіації через невід’ємні ризики, пов’язані з авіаперельотами. Тому важливо враховувати всі фактори, які можуть вплинути на безпеку, і вживати заходів для зменшення потенційної небезпеки як для пасажирів, так і для авіаційного персоналу. Незважаючи на зусилля з мінімізації ризиків, непередбачені обставини все ще можуть становити загрозу, вимагаючи від екіпажів готовності впоратися з екстремальними ситуаціями. Для зниження ризиків під час польотів впроваджуються різноманітні заходи, в тому числі автоматизація управління повітряним судном, працездатні системи життєзабезпечення та ефективні наземні системи керування польотом. Для того, щоб ефективно реагувати на проблеми, необхідно швидко аналізувати поточну метеоситуацію та приймати рішення щодо подальших дій. Тому потрібні програмні рішення, які не лише дозволяють швидко проаналізувати поточний стан, але й розробити прогноз метеопоказників на майбутні періоди з урахуванням поточних умов. Тому потрібно використовувати нейромережеві технології, які є гнучкими і дозволяють швидко обробляти інформацію, а також оперативно змінювати локальні значення окремих параметрів для отримання оптимального прогнозу метеорологічних показників.
Description
Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету" . Керівник роботи: старший викладач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, к.т.н. Горбатюк Владислав Сергійович
Keywords
кваліфікаційна робота, автоматизація, управління повітряним судном, датчики погоди, метеоситуація, прогноз метеопоказників, прогнозування, нейромережі, рекурентні LSTM мережі
Citation
Єсипенко В. В. Технологія прогнозування метеорологічних показників з використанням рекурентних мереж довгої короткострокової пам’яті. – Кваліфікаційна робота на здобуття ступеня бакалавра спеціальності "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" – Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – 93 с.