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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2-s2.0-85128520649.pdf | 1,37 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.