В процессе второго этапа выполнения прикладных научных исследований был разработан метод для прогнозирования частот возникновения авиапроисшествий с применением глубоких нейронных LSTM сетей. Численные эксперименты для поиска оптимальных параметров нейросетевой модели LSTM были проведены в ноябре-декабре 2018 года на вычислительном кластере «Академик В.М. Матросов» центра коллективного пользования (ЦКП) «Иркутский суперкомпьютерный центр СО РАН» (ИСКЦ). На выполнение экспериментов было затрачено порядка 3000 узлочасов.
Использование ресурсов вычислительного кластера позволило в десятки раз сократить время на проведение экспериментов. Нейросетевая модель LSTM, обученная с использованием найденных оптимальных параметров позволяет строить прогнозы с точностью более 92%.
Использование ресурсов вычислительного кластера позволило в десятки раз сократить время на проведение экспериментов. Нейросетевая модель LSTM, обученная с использованием найденных оптимальных параметров позволяет строить прогнозы с точностью более 92%.