Курсовая работа: Моделирование динамики яркостной температуры земли методом инвариантного погружения и нейронных сетей

Моделирование динамики яркостной температуры поверхности Земли представляет собой сложную задачу, которая требует учета множества факторов, таких как солнечное излучение, атмосферные условия и свойства самой поверхности. В современных условиях, когда изменения климата становятся все более ощутимыми, важно разрабатывать методы, позволяющие точно прогнозировать температурные колебания и их влияние на экосистемы.

Одним из перспективных подходов к решению этой задачи является применение инвариантного погружения, который позволяет инструментально адаптировать модель к изменениям в системе. Этот метод основывается на преобразованиях, сохраняющих ключевые характеристики динамики яркостной температуры, что значительно упрощает процесс моделирования и вычислений. В сочетании с нейронными сетями, которые способны выявлять сложные зависимости в больших объёмах данных, такой подход открывает новые горизонты в области прогнозирования климатических изменений.

Использование нейронных сетей для анализа временных рядов температурных данных делает возможным выявление закономерностей, которые могут оставаться незамеченными при традиционных методах статистического анализа. Нейронные сети обучаются на исторических данных, что позволяет им "учиться" на примерах прошлых температурных аномалий и формировать прогнозы на их основе. Применение этих двух методов в единой системе способствует более глубокому пониманию взаимосвязей между различными климатическими факторами и особенностями поверхности Земли.

Такой интегрированный подход к моделированию не только повышает точность прогнозов, но и предлагает новые инструменты для исследований в области климатологии и экологии. Результаты работы могут быть полезны для разработчиков климатических моделей, ученых и исследователей, стремящихся к более глубокому пониманию изменений климата и их последствий для нашей планеты.