Метод встречного прогнозирования пространственного ряда на примере содержания пыли в снеговом покрове

№1 (2022) УДК 504.064.2.001.18 https://doi.org/10.47148/1609-364X-2022-1-32-39 А.С. Буторова, А.П. Сергеев, А.В. Шичкин, А.Г. Буевич, Е.М. Баглаева, М.В. Сергеева Ключевые слова: метод встречного прогнозирования, восстановление пропущенных данных, искусственные нейронные сети, снеговой покров, пыль. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Оптимизация разбиения исходных данных для предсказания пространственного распределения хрома нейронной сетью прямого распространения.

№4 (2019) УДК 504.064.2.001.18 Буевич А.Г., Рахматова А.Ю., Сергеев А.П., Баглаева Е.М., Шичкин А.В., Субботина И.Е., Сергеева М.В., Маркелов Ю.И. Рецензент: Финкельштейн М.Я., доктор технических наук. Ключевые слова: искусственные нейронные сети, многослойный перцептрон, моделирование, разбиение, выборка. Раздел: Моделирование геообъектов и … Читать далее