Прогнозирование концентраций газов на основе рекуррентной нейронной сети
Аннотация
Дата поступления статьи: 17.05.2024В статье рассматривается применение рекуррентной нейронной сети в задаче прогнозирования загрязняющих веществ в воздухе на основе фактических данных в виде временного ряда. Приводится описание архитектуры сети, применяемый метод обучения и способ формирования обучающих и проверочных данных. При обучении использовался набор данных, состоящий из 126 измерений различных компонент. В результате была проведена оценка качества выводов полученной модели и были вычислены усредненные коэффициенты метрики MSE.
Ключевые слова: загрязнения воздуха, прогнозирование, нейронные сети, машинное обучение, рекуррентная сеть, анализ временных рядов
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства
.