ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПРОФИЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ОЗОНА МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Основными парниковыми газами являются озон и газовые составляющие озоновых циклов. Оперативное определение профилей концентраций озона осуществляется лидарными методами, что ограничивает количество получаемых измерений. Методы машинного обучения могут быть использованы как для построения предсказательных моделей данных, так и для их аппроксимации. В данной работе изучается возможность генерации данных для построения робастных предсказательных моделей профилей концентрации озона на основе генеративных состязательных нейронных сетей. Кроме того, предлагается архитектура многослойного персептрона для решения задачи восстановления профиля концентрации озона по лидарным данным.