| |
Актуальность и цели. Современные задачи экологического моделирования требуют моделей, одновременно обладающих высокой точностью, устойчивостью к неполноте данных и соответствием фундаментальным законам природы. Статистические методы, в частности нейросетевые модели, обеспечивают гибкость, но часто игнорируют физическую обоснованность. Напротив, физические модели строго следуют уравнениям процессов, но требуют полной информации и значительных вычислительных ресурсов. Целью данной работы является разработка гибридной нейронной сети, способной учитывать физические ограничения при решении задач эколого-статистического прогнозирования. Материалы и методы. В архитектуру нейронной сети интегрировано физическое ограничение на основе уравнения переноса загрязняющих веществ. Модель обучается на климатических, эмиссионных и спутниковых данных, минимизируя как ошибку предсказания, так и отклонение от физического уравнения. В качестве целевой функции используется комбинация эмпирической ошибки и физического регуляризатора. Проведена экспериментальная оценка на задачах прогнозирования загрязнения воздуха и классификации биоразнообразия. Результаты. Гибридная модель показала снижение MSE на 18% по сравнению с LSTM и на 9% по сравнению с моделью CALPUFF. В задаче классификации экосистем точность увеличилась на 14%. Установлено, что модель сохраняет физическую непротиворечивость даже при наличии до 30% пропущенных данных, демонстрируя устойчивость и интерпретируемость. Выводы. Разработанный подход объединяет сильные стороны физических и статистических моделей. Он может быть использован в прикладных экологических задачах, требующих высокой надёжности прогноза, включая мониторинг качества воздуха, моделирование изменений климата и устойчивое управление природными ресурсами.
Ключевые слова:физически обоснованное обучение, гибридные модели, экологическое прогнозирование, нейронные сети, устойчивое развитие.
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
