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

Описание

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 цунамиПоказать полностьюот 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. The study is devoted to the development of algorithmic support for the data processing and comparative analysis of various models of tsunami source parameter estimation, which are based on the geomonitoring data of the tsunamigenic earthquake preparation for the selected source area. An adequate assessment of the tsunami source parameters from the expected tsunamigenic earthquake and, accordingly, the precomputation of tsunami distribution provide a preliminary assessment of the tsunami hazard. Within the information support framework for the solution of the problem, classical methods for tsunami source parameters estimation are analyzed, based on foreshock process analysis, block-key and piston source models. For the search and analysis of configuration options and the location of the source, algorithms and calculation techniques are proposed, including nonlinear regression for constructing approximation functions and a method for constructing elastic grids for clustering spatial data.

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

Персоны

  • 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