News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194029439010.35330/1991-6639-2025-27-2-74-85MSQZQQComputer modeling and design automationКомпьютерное моделирование и автоматизация проектированияResearch ArticleComputer modeling in the Maple environment of dynamic processes under uncertainty conditions using a meteorological problem as an exampleКомпьютерное моделирование в среде Maple динамических процессов в условиях неопределенности на примере задачи метеорологииhttps://orcid.org/0009-0008-5874-05344892-1103КудринскаяОльга ВладимировнаKudrinskayaOlga V.
Russian Federation

Postgraduate Student

аспирант

kudrinskayakam2020@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-1576-18604295-6894ПаровикРоман ИвановичParovikRoman I.
Russian Federation

д-р физ.-мат. наук, доцент, профессор ДВО РАН, профессор кафедры информатики и математики

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Professor at the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences, Professor at the Department of Computer Science and Mathematics

parovik@ikir.ruКамчатский государственный университет имени Витуса БерингаVitus Bering Kamchatka State Universityru11062025202527274853005202530052025Copyright ©; 2025, Кудринская О.В., Паровик Р.И.Copyright ©; 2025, Kudrinskaya O.V., Parovik R.I.2025Кудринская О.В., Паровик Р.И.Kudrinskaya O.V., Parovik R.I.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/294390

Сomputer modeling of weather conditions based on atmospheric pressure data is carried out шn the article with the help of the theory of fuzzy sets. An algorithm was implemented for calculating integral ranking indices for fuzzy sets that characterize weather conditions in the computer mathematics program Maple2021, with the help of the LinearAlgebra library. It was shown that if the atmospheric pressure is not very high, the next day will be "sunnier", than in the case when the pressure is "very low". It was confirmed that integral ranking indices give more accurate information than deterministic ranking indices.

В статье проводится компьютерное моделирование погодных условий на основе данных атмосферного давления с привлечением теории нечетких множеств. В среде компьютерной математики Maple2021 с привлечением библиотеки линейной алгебры LinearAlgebra был реализован алгоритм расчета детерминированных и интегральных индексов ранжирования для нечетких множеств, которые характеризуют погодные условия. Исследования показали, что при умеренном атмосферном давлении на следующий день наблюдается более солнечная погода по сравнению с ситуацией, когда давление крайне низкое. На конкретных примерах было показано, что интегральные индексы ранжирования обеспечивают более точные результаты, чем детерминированные индексы ранжирования.

модельнечеткие множестваинтегральные индексы ранжированиянеопределенностьалгоритмMaple2021атмосферное давлениепогодаmodelfuzzy setsintegral ranking indicesuncertaintyalgorithmMaple2021atmospheric pressureweatherИсследование проведено в рамках программы «Приоритет-2030»The study was conducted within the framework of the Priority-2030 programZadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8. No. 3. Pp. 338–353.Dubois D.J. Fuzzy sets and systems: theory and applications. New York: Academic press, 1980. Vol. 144.Zadeh L.A., Aliev R.A. Fuzzy logic theory and applications: part I and part II. World Scientific Publishing, 2018. DOI: 10.1142/10936Voskoglou M.G. Fuzzy sets, fuzzy logic and their applications. MDPI, 2020. DOI: 10.3390/books978-3-03928-521-1Pedrycz W. An introduction to computing with fuzzy sets. IEEE ASSP Magazine. 2021. Vol. 190. 283 p.Yankovyi O., Tsimoshynska O., Koval V., Kazançoğlu Y. Applying fuzzy logic to the assessment of latent economic features. Advances in soft computing applications. 2023. Pp. 1–21. DOI: 10.1201/9781003425885-1Suzuki A., Negishi E. Fuzzy logic systems for healthcare applications. Journal of Biomedical and Sustainable Healthcare Applications. 2024. Vol. 4. No. 1. DOI: 10.53759/0088/jbsha20240401Cao H., Chen G. Some applications of fuzzy sets to meteorological forecasting. Fuzzy Sets and Systems. 1983. Vol. 9. No. 1–3. Pp. 1–12.Gómez V., Casanovas A. Fuzzy logic and meteorological variables: a case study of solar irradiance. Fuzzy Sets and Systems. 2002. Vol. 126. No. 1. Pp. 121–128.Aprianti W., Mukhlash I. The application of rough set and fuzzy rough set based algorithm to classify incomplete meteorological data. 2014 International Conference on Data and Software Engineering (ICODSE). IEEE, 2014. Pp. 1–6.Małolepsza O., Mikołajewski D., Prokopowicz P. Using fuzzy logic to analyse weather conditions. Electronics. 2025. Vol. 14. No. 1. P. 85.Thompson I. Understanding Maple. UK: Cambridge University Press, 2016. 228 p.Трусов П. В. Введение в математическое моделирование. М.: Университетская книга, Логос, 2007. 440 с.Trusov P.V. Vvedeniye v matematicheskoye modelirovaniye [Introduction to mathematical modeling]. Moscow: Universitetskaya kniga, Logos. 2007. 440 p. (In Russian)Kudrinskaya O.V. Application of the tablective processor while solving the optimization problems. Vestnik KRAUNC. Fiz.-Mat. Nauki. 2017. No. 1(17). Pp. 68–81. DOI: 10.18454/2079-6641-2017-17-1-68-81Mazandarani M., Xiu L. A review on fuzzy differential equations. IEEE access. 2021. Vol. 9. Pp. 62195–62211. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3074245Mazandarani M., Najariyan M. Fuzzy differential equations: conceptual interpretations. Evolutionary Intelligence. 2024. Vol. 17. No. 1. Pp. 441–456. DOI: 10.1007/s12065-022-00716-z