О проекте

Представлена усовершенствованная архитектура LSTM, интегрированная с физическими ограничениями для точного прогнозирования аварий на газопроводах. Модель использует адаптивные гейты, которые динамически настраиваются с учетом внешних параметров (например, температуры и влажности), что значительно повышает точность прогнозов. Разработан специализированный 4D-тензор для глубокого анализа многомерных данных с учетом физических ограничений, а встроенный алгоритм моделирования визуализирует последствия аварий (радиус взрыва и зона поражения).

Научная новизна заключается в уникальном сочетании методов глубокого обучения с физическими моделями, что позволяет интегрировать фундаментальные физические законы непосредственно в работу нейросети. Такой подход обеспечивает не только более точное прогнозирование за счет учета динамических физических факторов, но и адаптивность модели к изменениям внешней среды, что делает систему универсальным и экономически эффективным инструментом для предотвращения аварий в различных отраслях.