Дослідження авторегресійних й нейромережевих моделей для короткострокового прогнозування забруднення повітря

Таламанова, І. С.

Публікація:
Дослідження авторегресійних й нейромережевих моделей для короткострокового прогнозування забруднення повітря

dc.contributor.author	Таламанова, І. С.
dc.date.accessioned	2021-03-18T13:12:57Z
dc.date.available	2021-03-18T13:12:57Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є існуючі методи, підходи та інструментарій для короткострокового прогнозування забруднення повітря. Метою роботи є дослідження існуючих методів, підходів та інструментів для короткострокового прогнозування забруднення повітря, а також порівняння їх ефективності для реальних даних. В результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для прогнозування забруднення повітря авторегресійними та нейромережевими методами та порівняння цих результатів.	uk_UA
dc.identifier.citation	Таламанова І. С. Дослідження авторегресійних й нейромережевих моделей для короткострокового прогнозування забруднення повітря : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121- Інженерія програмного забезпечення / І. С. Таламанова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 88 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/14972
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	передбачення забруднення повітря	uk_UA
dc.subject	прогнозування часових рядів	uk_UA
dc.subject	експоненціальне згладжування	uk_UA
dc.subject	авторегресійна інтегрована модель ковзного середнього (arima)	uk_UA
dc.subject	довга короткочасна пам’ять (lstm)	uk_UA
dc.title	Дослідження авторегресійних й нейромережевих моделей для короткострокового прогнозування забруднення повітря	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication