В работе предлагается подход к повышению эффективности решения прогностических задач за счет гибридизации физической модели океана (используется гидродинамическая модель NEMO 4.0) и моделей машинного обучения, обученных по принципу авторегрессии, а также статистических моделей. В качестве тестового случая выступает задача прогнозирования уровня океана в точках вблизи архипелага Шпицберген.

Борисова Ю.И., Никитин Н.О. (науч. рук. Калюжная А.В.) Гибридизация гидродинамических моделей и методов машинного обучения для повышения эффективности решения прогностических задач // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2021]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/6324