Использование методов нейросетевого моделирования для прогнозирования качества атмосферного воздуха И. В. Дель, А. В. Старченко
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Using neural network modeling for air quality prediction [Parallel title]Subject(s): прогноз качества воздуха | аэрозоли | нейронные сети | метеонаблюденияGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online
In:
Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 65. С. 15-24Abstract: 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.
Библиогр.: 13 назв.
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.
There are no comments on this title.