Электронный каталог

Статья

Нейросетевое прогнозирование динамики временного ряда на примере содержания частиц пыли в атмосферном воздухе / А.П. Сергеев [и др.] // Искусственный интеллект и принятие решений (электронная версия). – 2025. – Т. 8 № 2. – С.42-50: табл., ил., граф. – На рус. яз.

Модель для прогнозирования динамики содержания частиц пыли в атмосфере мегаполиса с использованием резервуарных вычислений на основе искусственной нейронной сети. Данные по содержанию частиц пыли, собранные в Сеуле (Южная Корея) в период с января по август 2017 года. Шесть моделей на основе искусственной нейронной эхо-сети для предсказания динамики концентрации. Эффективность моделей на основе искусственной нейронной эхо-сети для прогнозирования содержания пыли в атмосферном воздухе мегаполисов при применении предложенного подхода. Точность и качество моделей, улучшенных от 9 до 67% в зависимости от оценочного показателя по сравнению с базовой моделью. Точность модели ниже, если предсказываемый временной интервал выше 6% от обучающего временного интервала.



Ключевые слова РП = технологии компьютерные
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ