Ученые Новосибирского государственного технического университета разработали новый алгоритм для прогнозирования погоды. Он использует группу нейронных сетей и повышает точность и длительность прогнозов. Об этом сообщает пресс-служба НГТУ НЭТИ.
Как объясняет доцент кафедры электротехнических комплексов Борис Малоземов, современные методы часто ограничены в обработке большого объема данных и сложных взаимосвязей между температурой, давлением, влажностью и ветром. Нейросети способны это учитывать.
Новосибирские исследователи применили метод группировки нескольких независимых нейросетей. Каждая из них обучается на разных наборах данных — например, по разным временным промежуткам или географическим районам. Затем их прогнозы объединяются в один общий, более точный.
Это позволило увеличить надежный период прогнозирования с 120 до 180 часов, то есть до семи с половиной суток. Метод также учитывает данные со спутников, метеостанций и исторические сведения.