Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование
Применение методов обучения искусственных нейронных сетей при прогнозировании высших уровней воды на примере рек Двинско-Печорского бассейнового округа. / Сумачев, Александр Эдуардович; Банщикова, Л.С.; Грига, Семен Алексеевич.
в: Метеорология и гидрология, Том 2024, № 4, 01.04.2024, стр. 104-115.Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование
}
TY - JOUR
T1 - Применение методов обучения искусственных нейронных сетей при прогнозировании высших уровней воды на примере рек Двинско-Печорского бассейнового округа
AU - Сумачев, Александр Эдуардович
AU - Банщикова, Л.С.
AU - Грига, Семен Алексеевич
PY - 2024/4/1
Y1 - 2024/4/1
N2 - The paper examines the implementation of neural network methods for predicting peak water levels during the period of spring ice drift by the example of the Sukhona, Northern Dvina, and Pechora rivers. All considered neural network methods have shown high efficiency according to the criteria recommended by the Hydrometcenter of Russia and surpassed regression dependencies in the skill of forecasts. When using the method of training artificial neural networks, the standard error of prediction is reduced by approximately 10-20% as compared with regression dependencies.
AB - The paper examines the implementation of neural network methods for predicting peak water levels during the period of spring ice drift by the example of the Sukhona, Northern Dvina, and Pechora rivers. All considered neural network methods have shown high efficiency according to the criteria recommended by the Hydrometcenter of Russia and surpassed regression dependencies in the skill of forecasts. When using the method of training artificial neural networks, the standard error of prediction is reduced by approximately 10-20% as compared with regression dependencies.
UR - https://www.mendeley.com/catalogue/35e02642-b166-3e8c-b8a7-a896e20dabe7/
U2 - 10.52002/0130-2906-2024-4-104-115
DO - 10.52002/0130-2906-2024-4-104-115
M3 - статья
VL - 2024
SP - 104
EP - 115
JO - Meteorologiya i Gidrologiya
JF - Meteorologiya i Gidrologiya
SN - 0130-2906
IS - 4
ER -
ID: 119909936