Модуль создания и обучения гибридной нейронной сети для прогнозирования паводков

Модуль выполняет создание, обучение и настройку математической модели прогнозирующей гибридной нейронной сети. В процессе создания нейронной сети задается структура слоев, начальных весов, функции активации для многослойного персептрона. Рассчитываются веса и количество нейронов слоя Кохонена, производится выбор алгоритма обучения. Реализована возможность сохранения и редактирования математической модели гибридной нейронной сети.В результате работы модуля осуществляется краткосрочный прогноз (2-3 дня) подъема уровня воды в верхнем бьефе гидротехнического узла при задании текущих значений среднесуточной температуры в граничных пунктах, пункте прогнозирования и уровня подъема воды в пункта прогнозирования. Строятся графики оправдываемости прогноза и вычисляется ошибка прогноза.Модуль является частью автоматизированной системы принятия решений по оптимизации функционирования гидротехнического узла.