ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: НОВЫЙ ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ ДИНАМИКИ ЗЕМЛИ

Худайверенов С.; Атаева С.; Акмырадова Г.; Аматыева О.; Кыясов Я.

• борьба с зависимостями (курение, алкоголь, азартные игры);

• нормализация сна и борьба с бессонницей;

• повышение уверенности в себе;

• проработка детских травм и негативных установок. Заключение

Онлайн-гипнотерапия представляет собой прогрессивное направление в области психологической помощи. Её ключевые особенности — доступность, удобство и эффективность — делают этот формат популярным и востребованным.

Список использованной литературы:

1. American Psychological Association "Hypnosis for Therapy and Psychological Treatment" https://www.apa.org

2. National Center for Biotechnology Information (NCBI) "Efficacy of Hypnotherapy for Psychological Stress: A Review of Current Research" https://www.ncbi.nlm.nih.gov

3. Healthline "How Hypnotherapy Works and Its Applications in Mental Health" https://www.healthline.com

УДК 62

Худайверенов С.,

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Атаева С., Преподаватель, Институт телекоммуникаций и информатики, Ашхабад, Туркменистан Акмырадова Г., Студент,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Аматыева О., Студент,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Кыясов Я.,

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: НОВЫЙ ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ ДИНАМИКИ ЗЕМЛИ

Аннотация

Геологические процессы характеризуются высокой степенью сложности и нелинейности, что

затрудняет их изучение традиционными методами. В последние годы значительные успехи в области искусственного интеллекта позволили разработать новые инструменты для анализа сложных данных, включая нейронные сети. В данной статье мы рассмотрим применение нейронных сетей для анализа геологических временных рядов, таких как данные о климатических изменениях, уровне моря, сейсмической активности и других.

Ключевые слова:

нейронные сети, геологические временные ряды, прогнозирование, климатические изменения,

сейсмическая активность, палеоклимат

Геологические временные ряды представляют собой последовательности данных, отражающих изменения геологических параметров во времени. Они характеризуются следующими особенностями:

Нестационарность: Статистические характеристики ряда могут изменяться со временем.

Нелинейность: Связи между различными элементами ряда могут быть нелинейными.

Шум: Наблюдаемые данные содержат случайные ошибки и помехи.

Большая размерность: Геологические данные часто имеют высокую размерность, что затрудняет их анализ традиционными методами.

Нейронные сети для анализа временных рядов

Нейронные сети обладают высокой способностью к аппроксимации сложных нелинейных функций и могут эффективно обрабатывать большие объемы данных. Для анализа геологических временных рядов наиболее часто используются следующие типы нейронных сетей:

Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN способны учитывать последовательность данных и запоминать информацию о прошлых состояниях системы. Они хорошо подходят для прогнозирования временных рядов.

LSTM (Long Short-Term Memory): LSTM являются разновидностью RNN и обладают более эффективной способностью к запоминанию долгосрочных зависимостей.

CNN (Convolutional Neural Networks): CNN изначально были разработаны для обработки изображений, но также могут быть применены для анализа временных рядов, особенно при наличии сезонности или периодичности.

Применение нейронных сетей в геологии

Прогнозирование климатических изменений: Нейронные сети могут использоваться для прогнозирования температуры, уровня осадков, уровня моря на основе исторических данных.

Анализ сейсмической активности: RNN могут быть использованы для прогнозирования времени и места землетрясений, а также для оценки риска сейсмических событий.

Изучение палеоклимата: Нейронные сети могут быть использованы для реконструкции палеоклиматических условий на основе данных о составе отложений, изотопных соотношениях и других геологических индикаторов.

Поиск закономерностей в геологических данных: Нейронные сети могут быть использованы для обнаружения скрытых закономерностей и зависимостей в больших геологических данных.

Применение нейронных сетей открывает новые возможности для изучения геологических процессов и прогнозирования будущих изменений. Однако, необходимо учитывать, что нейронные сети являются сложными инструментами, требующими тщательной подготовки данных и настройки моделей. Дальнейшие исследования в этой области позволят разработать более эффективные и надежные методы анализа геологических временных рядов.

Список использованной литературы:

1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press

2. LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Худайверенов С., Атаева С., Акмырадова Г., Аматыева О., Кыясов Я.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Худайверенов С., Атаева С., Акмырадова Г., Аматыева О., Кыясов Я.

Текст научной работы на тему «ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: НОВЫЙ ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ ДИНАМИКИ ЗЕМЛИ»