Прогноз приземной температуры воздуха на основе модели рекуррентной нейронной сети типа LSTM И. В. Дель, А. В. Старченко
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Subject(s): LSTM, сети долгой краткосрочной памяти | нейронные сети | прогнозированиеGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online
In:
Десятая Сибирская конференция по параллельным и высокопроизводительным вычислениям, Томск, 5-7 октября 2021 г. : сборник статей С. 91-100Abstract: Реализована рекуррентная нейронная сеть типа LSTM для прогнозирования метеорологических значений. На основании известного распределения метеорологических значений за несколько предыдущих дней была поставлена задача прогнозирования значений приземной температуры воздуха. Общая средняя абсолютная ошибка для всего прогноза составила 2,52 C. Сравнение различных размеров входных данных и тестовых выборок дало удовлетворительное и довольно близкое значение MAE
Библиогр.: 5 назв.
Реализована рекуррентная нейронная сеть типа LSTM для прогнозирования метеорологических значений. На основании известного распределения метеорологических значений за несколько предыдущих дней была поставлена задача прогнозирования значений приземной температуры воздуха. Общая средняя абсолютная ошибка для всего прогноза составила 2,52 C. Сравнение различных размеров входных данных и тестовых выборок дало удовлетворительное и довольно близкое значение MAE
There are no comments on this title.