Авторы: Препелица Г.П., Грушевский О.Н., Лобода А.В., Сухарев Д.Е., Буяджи В.В.
Год: 2014
Номер: 15
Страницы: 27-31
Аннотация
На основе ранее развитых моделей нейросетевого моделирования рассмотрена задача моделирования динамики нейросети с различными видами входных паттернов и прогнозирования пространственно-временной структуры полей концентраций загрязняющих атмосферу промышленного города пылевых веществ, а также полей интенсивности осадков.
Теги: нейросетевое моделирование; сложные паттерны
Список литературы
- Neural Computers, Eds. R.Eckmiller, C.Malsburg.- Berlin: Springer, 1998.
- Neural Networks for Computing, Ed. J.Denker.- New York: AIP Publ., 2000.
- Glushkov A.V., Loboda A.V., Svinarenko A.A. The theory of neural networks on the basis of photon echo and their programme realization.-Odessa: TEC, 2003.-220p.
- Glushkov A.V., Loboda A.V. Program realization of models of the optical neural networks Препр./ MON –NRI of Physics, Odessa National University by I.I.Mechnikova; Ph-L-3-01.-Одесса:2001.
- Loboda A.V. Buyadzhi V.V. Dynamics of multilayer optical neural network: numerical implementation for complex patterns // Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2007.-N4.-C.363-367.
- Loboda A.V., Svinarenko A.A., Ivanitskaya L.N. Dynamics of multilayer neural network based on photon echo: numerical implementation// Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2006.-N3.-С.363-367.
- Loboda A.V., Serbov N.G., Svinarenko A.A., Buyadzhi V.V.Динамика многослойной нейронной сети на основе фотонного эха: численная реализация с входным прямоугольным импульсом // Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2008.-N5.-P.220-224.
- Loboda A.V., Serbov N.G., Svinarenko A.A., Buyadzhi V.V.. Динамика многослойной нейронной сети на основе фотонного эха: численная реализация с входным cos-подобным импульсом// Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2008.-N6.-P. 245-249.
- Glushkov A.V., Loboda A.V., Serbov N.G., Svinarenko A.A., Buyadzhi V.V. Dynamics of multilayer neural network based on photon echo: numerical implementation with the input sinusoidal pulse // Sensor Electr. and Microsyst. Techn.-2008.-N4.-P.63-67.
- Loboda A.V., Serbov N.G., Svinarenko A.A., Perelygina T.V. Dynamics of multilayer neural network based on photon echo: a numerical implementation of the input noisy pattern // Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2009.-N7.-P.246-250.
- Prepelitsa G.P., Loboda A.V., Grushevsky O.N., Buyadzhi V.V. On the question of the application of neural network modeling and pattern recognition to problems of applied ecology and hydrometeorology// Bulletin of the Odessa State Environmental University.-2013.-N16.-P.227-231.
- Barnston A.G., Livezey R.E. Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns // Mon.Wea.Rev.-1987.-Vol.115.-P.1083-1126.
- Bunyakova Yu.Ya., Glushkov A.V., Analysis and forecast of the impact of anthropogenic factors on air basein of an industrial city.-Odessa: Ecology, 2010.-256p.
- Khokhlov V.N., Glushkov A.V., Loboda N.S., Bunyakova Yu.Ya. Short-range forecast of atmospheric pollutants using non-linear prediction method// Atmospheric Environment (Elsevier).-2008.-Vol.42.-P. 7284–7292.