Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/26364
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Довгалюк Юлия Александровна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Dovgaluk Ulia Aleksandrovna | en_GB |
dc.contributor.author | Токарева Ирина Олеговна | ru_RU |
dc.contributor.author | Tokareva Irina Olegovna | en_GB |
dc.contributor.editor | Станкова Елена Николаевна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Stankova Elena Nikolaevna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-03-24T15:24:58Z | - |
dc.date.available | 2021-03-24T15:24:58Z | - |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.other | 040352 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/26364 | - |
dc.description.abstract | В работе исследуется возможность прогнозирования таких опасных атмосферных явлений, как гроза, путем применения различных типов нейронных сетей к выходным данным полуторамерной численной модели конвективного облака. Рассматриваются четыре типа нейронных сетей: многослойный персептрон, персептронный комплекс, сеть радиально-базисных функций и вероятностная нейронная сеть. Наилучших результатов удалось достичь с использованием сети радиально-базисных функций. Точность прогнозирования в этом случае составила 91,6%, а среднеквадратическая ошибка – 0,069. | ru_RU |
dc.description.abstract | The present work investigates the possibility of forecasting such dangerous atmospheric phenomena as a thunderstorm by applying various types of neural networks to the output of one-and-a-half-dimensional numerical model of a convective cloud. Four types of neural networks are considered: a multilayer perceptron, a perceptron complex, a radial basis network, and a probabilistic neural network. The best results were achieved by using a radial basis network. The forecasting accuracy in this case was 91.6%, and the mean squared error was 0.069. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | конвективные облака | ru_RU |
dc.subject | полуторамерная численная модель конвективного облака | ru_RU |
dc.subject | прогнозирование опасных конвективных явлений | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | многослойный персептрон | ru_RU |
dc.subject | персептронный комплекс | ru_RU |
dc.subject | сеть радиально-базисных функций | ru_RU |
dc.subject | вероятностная нейронная сеть | ru_RU |
dc.subject | convective clouds | en_GB |
dc.subject | one-and-a-half-dimensional numerical model of a convective cloud | en_GB |
dc.subject | dangerous convective phenomena forecasting | en_GB |
dc.subject | neural networks | en_GB |
dc.subject | multilayer perceptron | en_GB |
dc.subject | perceptron complex | en_GB |
dc.subject | radial basis network | en_GB |
dc.subject | probabilistic neural network | en_GB |
dc.title | The use of artificial neural networks in the problem of dangerous convective phenomena forecasting | en_GB |
dc.title.alternative | Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования опасных конвективных явлений | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Tokareva.pdf | Article | 1,42 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Tokareva.pdf | ReviewSV | 286,89 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.