ПРОГНОЗ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА Дель И.В. 1,2 , Старченко А.В. 1,2 1 Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, г. Томск, Россия 2 Томский государственный университет, г. Томск, Россия e-mail: irina.del@mail.tsu.ru, starch@math.tsu.ru Реализована модель многослойного персептрона для прогнозирования осадков. На основании известного распределения метеорологических значений за предыдущий час была поставлена задача прогнозирования наличия или отсутствия осадков. Оценка точности модели составила 0.83. Это означает, что 83 % предсказаний наличия или отсутствия осадков предсказаны верно, но модель не всегда справляется с предсказанием – ошибка составляет 17 %. Знание точного прогноза погоды является важной информацией для различных сфер человеческой деятельности, таких как экономическая, хозяйственная и транспортная. Например, для сельского хозяйства прогноз погоды имеет огромное значение. Это дает возможность подготовиться к проливным дождям, заморозкам или засухе. Также, имея информацию о том, какая погода ожидается в ближайшее время, можно предотвратить стихийные бедствия, например осведомленность о приближении наводнения, урагана или цунами позволяет разработать план спасения людей в зоне катастрофы. Такая информация носит стратегический характер, предоставляя возможность предусмотреть многие параметры, способные повлиять на образ жизни людей. Поэтому от своевременного прогноза погоды современное общество может извлечь выгоду. Прогностические модели все время прогрессируют, повышается точность прогнозирования различных процессов. Таким образом, тема прогнозирования метеорологических величин остается актуальной. Целью данной работы является реализация и применение модели многослойного персептрона для прогноза осадков на ближайшее время (от часа до суток). По измеренным стационарной метеостанцией историческим значениям температуры, атмосферного давления, относительной влажности, облачности, скорости и направления ветра за предыдущий час поставлена задача предсказать наличие или отсутствие осадков. Прогнозирование — наиболее развитая область в метеорологии. Стоит выделить следующие подходы научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный и статистический методы, методы машинного обучения и искусственные нейронные сети (ИНС). D-302