Полное описание

Буевич, А. Г. Модель для прогнозирования поверхностной концентрации метана в арктическом регионе, основанная на искусственной нейронной сети с длинной цепью элементов краткосрочной памяти и вейвлет-преобразованием исходных данных / А. Г. Буевич, А. П. Сергеев, А. В. Шичкин, Е. М. Баглаева [и др.]. - Текст : непосредственный // Арктика. Экология и экономика = Arctic. Ecology and Economy. - 2023. - Т. 13, № 3. - С. 428-436. - Библиогр.: 34 назв.
(Шифр в БД У4044/2023/13/3)

ГРНТИ	УДК
34.35	551.583
37.23.23	574
38.58.25	004.032.26

Рубрики:
Климат -- Изменения -- Арктика
Экологический мониторинг
Нейронные сети

Кл.слова (ненормированные): парниковые газы -- климатические изменения -- искусственные нейронные сети -- прогнозирование -- природные процессы -- качество воздуха
Аннотация: Изучение динамики содержания парниковых газов в арктических районах планеты приобретает все большее значение. Такие исследования особенно актуальны в свете наблюдаемого в этом регионе изменения климата. В настоящей работе предлагается гибридная модель, которая сочетает вейвлет-преобразование исходных данных и искусственную нейронную сеть с длинной цепью элементов краткосрочной памяти (LSTM) для прогнозирования изменения приземной концентрации метана в арктических широтах. Работа основана на данных экологического мониторинга парниковых газов на острове Белый Ямало-Ненецкого автономного округа. Исходные данные для построения модели были получены в июле-августе 2017 г. Точность прогноза оценивалась с помощью нескольких индикаторов. Гибридная модель на основе LSTM показала лучшую точность.
Доп. точки доступа:
Сергеев, А.П.
Шичкин, А.В.
Баглаева, Е.М.
Субботина, И.Е.
Буторова, А.С.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЭКО (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЭКО (1), ХРЦ (1)

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽