Полное описание

Петрушков, К. А. Решение задачи экологического мониторинга на основе нейросетевого подхода LSTM / К. А. Петрушков, Г. Г. Рапаков, В. А. Горбунов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2022) : материалы Тринадцатой Международной научно-технической конференции, 29-30 июня 2022 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Вологодский государственный университет [и др.]. - Вологда : ВоГУ, 2022. - С. 160-163. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-907606-25-8.

ГРНТИ	УДК
87.15.03	502.175
28.23.37	004.032.26-049.8
27.41.19	519.854.2

Рубрики:
Окружающая среда -- Мониторинг
Нейронные сети -- Применение
Генетические алгоритмы

Кл.слова (ненормированные): искусственные нейронные сети -- генетические алгоритмы -- экологический мониторинг -- прогнозирование -- временные ряды
Аннотация: Цель работы состоит в исследовании возможностей программной модели LSTM с оптимизацией параметров искусственных нейронных сетей (ИНС) при помощи генетического алгоритма (GA) для предсказания температурного временного ряда в информационных системах анализа данных экологического мониторинга. В ходе работы были решены задачи анализа предметной области, библиографического поиска по прогнозированию временных рядов, архитектурам ИНС в части LSTM и наборам данных; разработано программное обеспечение на языке Python; исследовано использование GA для обучения нейронной сети при уточнении результатов прогнозирования.
Доп. точки доступа:
Рапаков, Георгий Германович
Горбунов, Вячеслав Алексеевич
Вологодский государственный университет
Международная академия наук экологии и безопасности жизнедеятельности


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -222229-559169)

Шифр в сводном ЭК: 6cf7fd7f1fdfbeb310885057f246a07e

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽