Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/117834
Название: Short-Term Forecast the Dynamics of Changes in the Surface Concentration of Methane Using a Non-Linear Autoregressive Neural Network with External Input and Vector Autoregression Model
Авторы: Sergeev, A.
Shichkin, A.
Buevich, A.
Rakhmatova, A.
Remezova, M.
Дата публикации: 2022
Издатель: American Institute of Physics Inc.
Библиографическое описание: Short-Term Forecast the Dynamics of Changes in the Surface Concentration of Methane Using a Non-Linear Autoregressive Neural Network with External Input and Vector Autoregression Model / A. Sergeev, A. Shichkin, A. Buevich et al. // AIP Conference Proceedings. — 2022. — Vol. 2425. — 110010.
Аннотация: In our work, we compared two approaches for predicting changes in the concentration of one of the main greenhouse gases - methane. The study is based on surface methane concentration data obtained by monitoring the dynamics of changes in major greenhouse gases on the Arctic Island Belyy, Russia. We used a nonlinear autoregressive neural network with an external input (N A R X), and a vector regression model. An artificial neural network type N A R X was more accurate for predicting methane concentration changes. © 2022 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/117834
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Конференция/семинар: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics 2020, ICNAAM 2020
Дата конференции/семинара: 17 September 2020 through 23 September 2020
Идентификатор SCOPUS: 85128520649
Идентификатор PURE: 30106917
ISSN: 0094243X
ISBN: 9780735441828
DOI: 10.1063/5.0081651
Сведения о поддержке: Simos T.E.Simos T.E.Simos T.E.Simos T.E.Tsitouras C.
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85128520649.pdf1,37 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.