DOI: 10.17587/prin.13.301-308

УДК: 004.032.26

Decision Support System based on Application of the Second Generation Neural Network

Е. В. Пальчевский, препод., teelxp@inbox.ru, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, В. В. Антонов, д-р техн. наук, проф., antonov.v@bashkortostan.ru, Уфимский государственный авиационный технический университет

Рассмотрен вопрос о целесообразности использования существующих статистических и гидрологических методов краткосрочного и раннего прогнозирования в рамках прогнозирования уровней подъема воды в водных объектах — дан сравнительный обзор, в котором описаны их преимущества и недостатки. В ходе анализа недостатков этих методов была выявлена проблема оперативного и раннего (заблаговременного) прогнозирования уровней подъема воды. Для решения этой задачи предлагается система поддержки принятия решений для заблаговременного прогнозирования уровней подъема воды, основанная на нейросетевом (интеллектуальном) анализе ретроспективных данных. Приведены результаты анализа эффективности предлагаемой системы поддержки принятия решений.

Ключевые слова: прогнозирование, интеллектуальный анализ, нейросетевой анализ, ретроспективные данные, интеллектуальный анализ данных, прогнозирование уровня воды

Стр. 301–308

Исследования выполнены при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках выполнения Государственного задания № FEUE-2020-0007.