Использование методов нейросетевого моделирования для прогнозирования качества атмосферного воздуха
Разработана модель рекуррентной нейронной сети типа Long short-term memory (LSTM) для прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха частицами PM2,5. На основании известного из наблюдений распределения метеорологических значений и концентраций основных загрязнителей атмосферы за предыдущие...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 65. С. 15-24 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001129031 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Summary: | Разработана модель рекуррентной нейронной сети типа Long short-term memory (LSTM) для прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха частицами PM2,5. На основании известного из наблюдений распределения метеорологических значений и концентраций основных загрязнителей атмосферы за предыдущие часы решается задача краткосрочного прогнозирования концентрации PM2,5. Общее значение средней абсолютной ошибки по всему прогнозу составила 2,34 мкг/м3. |
|---|---|
| Bibliography: | Библиогр.: 13 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |