• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Антропова, Е. М. Исследование применения регрессионных моделей машинного обучения с целью прогнозирования значений полосы когерентности / Е. М. Антропова, Н. А. Конкин. - Текст : непосредственный // Двадцать шестые Вавиловские чтения. Тема Безопасность человека и устойчивое развитие общества перед вызовами глобальных трансформаций : материалы международной междисциплинарной научной конференции, 8 декабря 2022 года : [в 2 ч.] / Министерство образования и науки Российской Федерации, Поволжский государственный технологический университет, Факультет социальных технологий ПГТУ [и др.] ; составитель, ответственный и научный редактор сборника - В. П. Шалаев. - Йошкар-Ола : Поволжский гос. технологический ун-т, 2023. - Ч. 2. - С. 45-48. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-8158-2340-2.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85

    Рубрики:
    Машинное обучение

    Кл.слова (ненормированные): базы данных -- датасет -- ионосфера -- полоса когерентности -- тарнсионосферное зондирование -- регрессия -- машинное обучение
    Аннотация: Исследовано влияния зависимости размера тренировочной выборки на точность прогноза полосы когерентности. Для исследования были изучены модели машинного обучения для работы с временными рядами, такие как: XGBoost, линейная регрессия и градиентный спуск. Размер выборки составил 31 день. Определен, что конечная точность моделей машинного обучения зависит от конкретного участка исследуемого временного хода ПК. Кроме того, определены модели машинного обучения, точность которых лежит в пределах среднеквадратического отклонения исследуемого ряда.
    Доп. точки доступа:
    Шалаев, Владимир Павлович\сост.\
    Конкин, Никита Александрович
    Вавиловские чтения(26 ; 2022 ; Йошкар-Ола)
    Поволжский государственный технологический университет(Йошкар-Ола). Факультет социальных технологий

    Экз-ры полностью b163e55a5da0fdf5bdc94280bf499ef1
    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): -706289-890090)

    Шифр в сводном ЭК: 8ae0b128cb00977f75c0495d60a2ea01




    Заказ фрагмента документа ₽