Поиск по всему репозиторию:

Показать краткое описание

dc.contributorБрестский государственный технический университетru_RU
dc.contributorBrest State Technical Universityru_RU
dc.contributor.authorВолчек, Александр Александрович
dc.contributor.authorСидак, Светлана Васильевна
dc.coverage.spatialБрестru_RU
dc.date.accessioned2020-02-05T07:46:37Z
dc.date.available2020-02-05T07:46:37Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationВолчек, А. А. К вопросу прогнозирования температуры воздуха на примере Беларуси / А. А. Волчек, С. В. Сидак // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Водохозяйственное строительство, теплоэнергетика и геоэкология. – 2019. – № 2. – С. 2–6 : ил. – Библиогр.: с. 6 (6 назв.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/3749
dc.descriptionVOLCHAK A. A., SIDAK S. V. On the issue of forecasting air temperature on the example of Belarusru_RU
dc.description.abstractВ статье исследована возможность построения прогноза среднемесячных значений температуры воздуха двумя способами: с использованием искусственных нейронных сетей (построение сетей, оптимизация структуры и обучение сетей проводились с использованием программного пакета StatSoft Statistica 13); на основе аддитивной модели временных рядов, построенной с использованием Excel + Vba. Расчет показателей эффективности (EFF) и модуль систематической ошибки (смещения) были рассчитаны для каждого метода.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБрГТУru_RU
dc.relation.ispartofseriesВодохозяйственное строительство, теплоэнергетика и геоэкология;
dc.subjectметеорологияru_RU
dc.subjectmeteorologyru_RU
dc.titleК вопросу прогнозирования температуры воздуха на примере Беларусиru_RU
dc.typeСтатья (Article)ru_RU
dc.identifier.udc551.524(476)ru_RU
dc.abstract.alternativeThe article explored the possibility of building a forecast of mean monthly air temperature values in two ways: using artificial neural networks (building networks, optimizing the structure and training networks were carried out using the StatSoft Statistica 13 software package); on the basis of the additive time series model built using Excel+Vba. Calculation performance indicators (EFF) and the systematic error module (Bias) were calculated for each method.ru_RU


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать краткое описание