• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Шамова, В. В. Совершенствование методов гидрологического прогнозирования для обеспечения безопасности судоходства на основе искусственной нейронной сети / В. В. Шамова, Т. В. Пилипенко, А. А. Зуева. - Текст (визуальный) : непосредственный // Материалы Национальной научно-практической конференции "Водный транспорт- научно-технологический прорыв" / Министерство транспорта Российской Федерации, Федеральное агентство морского и речного транспорта, Сибирский государственный университет водного транспорта. - Новосибирск : Сибирский гос. ун-т водного транспорта, 2021. - С. 79-83. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-8119-0887-5.

    ГРНТИ УДК
    37.27.51556.06:004
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Гидрологические прогнозы
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): MapInfo Professional -- геоинформационная система -- ГИС -- система настольной картографии -- электронная карта -- визуализация -- методы прогнозирования -- краткосрочное прогнозирование
    Аннотация: В статье описывается важность гидрологических прогнозов для работ на водных объектах. Чтобы информация была своевременной и актуальной, удобней использовать сетевые ресурсы. В качестве примера описывается электронная карта, созданная в программе MapInfo Professional, которая содержит большое количество данных о местности и может строить прогнозы с помощью искусственной нейронной сети для краткосрочного прогнозирования.
    Доп. точки доступа:
    Пилипенко, Т.В.
    Зуева, А.А.
    "Водный транспорт - научно-технологический прорыв", национальная научно-практическая конференция(2021 ; Новосибирск)
    Сибирский государственный университет водного транспорта(Новосибирск)

    Экз-ры полностью f970e02be25fc41a521cb94ac55b8d97
    Имеются экземпляры в отделах: всего -20220724 : ХРЦ (-20220724)
    Свободны: ХРЦ (1)
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -097866-415627)

    Шифр в сводном ЭК: 072482fe53189222e35dc12e2e3386aa




    Заказ фрагмента документа ₽