ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИЗЕМНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ДЕКОМПОЗИЦИИ НА ВАРИАЦИОННЫЕ МОДЫ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Разработан и реализован гибридный метод для прогнозирования приземной температуры воздуха на следующие сутки, который использует полносвязную нейронную сеть в сочетании с предварительной обработкой входного сигнала методом декомпозиции на вариационные моды. Общее значение средней абсолютной ошибки по всему прогнозу составило 0.35 oC.

Ключевые слова:
приземная температура, нейронная сеть, прогноз
Список литературы

1. Huang N. E., Shen Z., Long S. R., et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proceedings of the Royal Society of London A. 1998. V. 454. P. 903–995.

2. Torres, M.E., Colominas M.A., Schlotthauer G., Flandrin P. A complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise // 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2011. P. 4144 –4147.

3. Gilles J. Empirical Wavelet Transform // IEEE Transactions on Signal Processing. 2013. — V. 61(16). P. 3999-4010.

4. Dragomiretskiy K., Zosso D. Variational mode decomposition // IEEE Transactions on Signal Processing. 2013. V. 62(3). P. 531-544.

5. Шолле Ф. Глубокое обучение на Python // СПб.: Питер, 2018. 400 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?