Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/44999
Название: | Контроль загрязнения атмосферы при помощи искусственного интеллекта |
Другие названия: | Control of Air Pollution Using Artificial Intelligence |
Автор: | Сограби, Т. В. Зуйко, С. В. Каткова, В. А. Ускова, А. А. Устюжанина, Ю. В. Sograbi, T. V. Zuiko, S. V. Katkova, V. A. Uskova, A. A. Ustuzhanina, Y. V. |
Дата публикации: | 2024 |
Издатель: | Российский государственный профессионально-педагогический университет |
Библиографическое описание: | Сограби, Т. В. Контроль загрязнения атмосферы при помощи искусственного интеллекта / Т. В. Сограби, С. В. Зуйко, В. А. Каткова, А. А. Ускова, Ю. В. Устюжанина // Экологическая безопасность в техносферном пространстве : сборник материалов Седьмой Международной научно-практической конференции преподавателей, молодых ученых и студентов (Екатеринбург, 24 мая 2024 г.) / Рос. гос. проф.-пед. ун-т. - Екатеринбург : РГППУ, 2024. - С. 253-259. |
Аннотация: | В данной работе представлено современное состояние проблемы экологического мониторинга с использованием нейронных сетей, обобщены результаты предшествующих исследований других авторов. В кратком изложении освещены базовые принципы построения нейронных сетей, их структура, а также обсуждаются основные трудности, связанные с использованием искусственного интеллекта для анализа атмосферы, с предложением путей их решения. В работе также демонстрируется эффективность применения нейронных сетей для прогнозирования загрязнения воздуха. The paper presents the current state of the problem of environmental monitoring using neural networks and summarizes the results of some works by other authors. The basic principles of constructing neural networks and their structure are briefly described, the main problems that arise when using artificial intelligence to analyze the atmosphere are discussed, and ways to solve them are proposed. The effectiveness of using neural networks in forecasting atmospheric pollution is shown. |
Ключевые слова: | НЕЙРОСЕТИ АТМОСФЕРНЫЙ МОНИТОРИНГ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ RNN LSTM ЗАГРЯЗНЕНИЕ АТМОСФЕРЫ NEURAL NETWORKS ATMOSPHERIC MONITORING FORECASTING RNN LSTM ATMOSPHERIC POLLUTION |
Конференция/семинар: | Экологическая безопасность в техносферном пространстве |
Дата конференции/семинара: | 24.05.2024 |
ISBN: | 978-5-91256-664-6 |
Источники: | Экологическая безопасность в техносферном пространстве : сборник материалов Седьмой Международной научно-практической конференции преподавателей, молодых ученых и студентов. — Екатеринбург, 2024 |
Располагается в коллекциях: | Конференции и семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-91256-664-6_2024_049.pdf | 612,81 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.