Нейронное прогнозирование землетрясений с минимальной информацией: пределы, интерпретируемость и роль марковской структуры В статье рассматривается проблема прогнозирования землетрясений в условиях, когда условия меняются со временем. Исследователи оценивают эффективность нейронных и гибридных моделей для краткосрочного прогнозирования землетрясений. Результаты показывают, что хотя эти модели лучше, чем чисто марковские модели, на валидационных данных, их производительность существенно снижается на самых последних данных. Это подчёркивает важность учёта временных изменений при прогнозировании землетрясений. arXiv: 2509.14661 Обзоры | Физика
Нейронное прогнозирование землетрясений с минимальной информацией: пределы, интерпретируемость и роль марковской структуры
В статье рассматривается проблема прогнозирования землетрясений в условиях, когда условия меняются со временем. Исследователи оценивают эффективность нейронных и гибридных моделей для краткосрочного прогнозирования землетрясений. Результаты показывают, что хотя эти модели лучше, чем чисто марковские модели, на валидационных данных, их производительность существенно снижается на самых последних данных. Это подчёркивает важность учёта временных изменений при прогнозировании землетрясений.
arXiv: 2509.14661
