Публікація: Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом дослідження є температурні показники повітря у різноманітних територіальних місцевостях світу. Предмет дослідження – існуючі методи прогнозування погодних умов, що базуються на використанні технологій нейронних мереж. Методи розробки базуються на мові програмування Python і технологіях Keras та TensorFlow. У роботі проаналізовані такі архітектурні підходи та класи нейромереж: повнозв’язна нейронна мережа прямого поширення, згорткова та рекурентна нейронні мережі. У результаті роботи побудовано та натреновано моделі, які можуть використовуватися для подальшого прогнозування погодних умов, та сконструйовано веб-додаток для отримання прогнозу на заданій території.
Опис
Ключові слова
багатошаровий перцептрон Румельхарта, згорткова нейронна мережа, машинне навчання, нейронна мережа, прогнозування погоди, рекурентна нейронна мережа, python
Бібліографічний опис
Маначенко М. В. Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 — Інженерфя програмного забезпечення / М. В. Маначенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 72 с.