| dc.contributor.author | Волчек, Александр Александрович | |
| dc.contributor.author | Шешко, Николай Николаевич | |
| dc.contributor.author | Костюк, Дмитрий Александрович | |
| dc.contributor.author | Петров, Дмитрий Олегович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-11-19T07:33:18Z | |
| dc.date.available | 2019-11-19T07:33:18Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.citation | Классификация гидрографов весеннего половодья на основе искусственных нейронных сетей (на примере р. Припять) / А. А. Волчек [и др.] // Актуальные научно-технические и экологические проблемы сохранения среды обитания : сборник научных статей Международной научно-практической конференции, Брест, 6–8 апреля 2016 г. : в 2 частях / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет, Брестский областной комитет природных ресурсов и охраны окружающей среды, Брестмелиоводхоз ; под ред. А. А. Волчека [и др.]. – Брест : БрГТУ, 2016. – Часть 2. – С. 36–43. – Библиогр.: с. 42 (8 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/2601 | |
| dc.description | Volchek A. A., Sheshko N. N., Kostyuk D. A., Petrov D. O. Classification of spring flood flood hydrographs based on artificial neural networks (using the example of the Pripyat River) | ru_RU |
| dc.description.abstract | В статье представлены результаты исследования формы весеннего паводкового гидрографа для обучения искусственным нейронным сетям. Подход позволяет классифицировать формы гидрографа на основе вероятности возникновения расчетного потока. Подходы проверены по наблюдениям стока реки Припять. Результаты свидетельствуют о применимости разработанных подходов. | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | гидрографы | ru_RU |
| dc.subject | neural networks | ru_RU |
| dc.subject | hydrographs | ru_RU |
| dc.title | Классификация гидрографов весеннего половодья на основе искусственных нейронных сетей (на примере р. Припять) | ru_RU |
| dc.type | Научный доклад (Working Paper) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 502.51=00(051)"3"(282) | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The article presents the results of research forms the spring flood hydrograph for training artificial neural networks. Approach allows us to classify forms hydro-graph based on the probability of occurrence of the design flow. Approaches tested on observations of the Pripyat river runoff. The results indicate the applicability of the developed approaches. | ru_RU |
