×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

Прогнозирование концентраций газов на основе рекуррентной нейронной сети

Аннотация

Новикова А.А., Кудяшов А.А., Вегера Д.В.

Дата поступления статьи: 17.05.2024

В статье рассматривается применение рекуррентной нейронной сети в задаче прогнозирования загрязняющих веществ в воздухе на основе фактических данных в виде временного ряда. Приводится описание архитектуры сети, применяемый метод обучения и способ формирования обучающих и проверочных данных. При обучении использовался набор данных, состоящий из 126 измерений различных компонент. В результате была проведена оценка качества выводов полученной модели и были вычислены усредненные коэффициенты метрики MSE.

Ключевые слова: загрязнения воздуха, прогнозирование, нейронные сети, машинное обучение, рекуррентная сеть, анализ временных рядов

2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.