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...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 65. С. 15-24 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001129031 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | 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. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 13 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |