Прогноз приземной температуры воздуха на основе модели рекуррентной нейронной сети
В данной работе реализована рекуррентная нейронная сеть типа Long Short-Term Memory для прогнозирования метеорологических величин. На основе известного распределения метеорологических значений ставилась задача прогнозировать значения приземной температуры воздуха. Общая среднеквадратическая ошиб...
| Published in: | Все грани математики и механики : сборник статей Всероссийской молодежной научной конференции студентов, Томск, 27 мая - 1 июня 2021 г. С. 58-67 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Book Chapter |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000847963 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 03048naa a2200313 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha000847963 | ||
| 005 | 20230319234558.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 220309s2021 ru fs 100 0 rus d | ||
| 035 | |a koha000847963 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Дель, Ирина Васильевна |9 794603 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Прогноз приземной температуры воздуха на основе модели рекуррентной нейронной сети |c И. В. Дель, А. В. Старченко |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 6 назв. | ||
| 520 | 3 | |a В данной работе реализована рекуррентная нейронная сеть типа Long Short-Term Memory для прогнозирования метеорологических величин. На основе известного распределения метеорологических значений ставилась задача прогнозировать значения приземной температуры воздуха. Общая среднеквадратическая ошибка прогноза составила 0.12 C. Сравнение результатов прогнозирования рекуррентной нейронной сети с результатами многовариантной и одновариантной модели многослойного персептрона показало преимущество использования LSTM-сети. Сравнение результатов прогнозирования рекуррентной нейронной сети типа LSTM с результатами прогнозирования численной модели Weather Research and Forecasting показало перспективность использования нейронных сетей для предсказания метеорологических параметров | |
| 653 | |a нейронные сети | ||
| 653 | |a приземная температура воздуха | ||
| 653 | |a рекуррентные нейронные сети | ||
| 655 | 4 | |a статьи в сборниках |9 879352 | |
| 700 | 1 | |a Старченко, Александр Васильевич |9 563116 | |
| 773 | 0 | |t Все грани математики и механики : сборник статей Всероссийской молодежной научной конференции студентов, Томск, 27 мая - 1 июня 2021 г. |d Томск, 2021 |g С. 58-67 |z 9785895036501 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000847963 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=847963 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 039 | |||
| 999 | |c 847963 |d 847963 | ||