АЛГОРИТМЫ АППРОКСИМАЦИИ И КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ГЕОМОНИТОРИНГА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИСТОЧНИКА ЦУНАМИ : научное издание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Ключевые слова: геодинамические модели, аппроксимация, кластеризация, источник цунами, оценка параметров

Аннотация: Исследование посвящено разработке алгоритмического обеспечения для обработки и сравнительного анализа различных моделей оценки параметров источника цунами, которые имеют в своей основе данные геомониторинга процесса подготовки цунамигенного землетрясения для выделенной очаговой области. Адекватная оценка параметров источника цунами от ожидаемого цунамигенного землетрясения и, соответственно, предвычисление распространения цунами обеспечивают предварительную оценку опасности цунами. В рамках информационного обеспечения решения поставленной задачи рассмотрены классические способы оценки параметров источника цунами на основе анализа форшокового процесса, блочно-клавишной и поршневой моделей. Для поиска и анализа вариантов конфигурации и местоположения изучаемого источника предлагаются алгоритмы и методика расчетов, включающая нелинейную регрессию для построения аппроксимационных функций и метод построения упругих сеток для кластеризации пространственных данных.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Информационные и математические технологии в науке и управлении

Выпуск журнала: 3

Номера страниц: 85-92

ISSN журнала: 24130133

Место издания: Иркутск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Авторы

  • Быков Артем Александрович (Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета)
  • Курако Михаил Александрович (Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета)
  • Симонов Константин Васильевич (Институт вычислительного моделирования СО РАН)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.