Double layer back propagation neural network based on restricted Boltzmann machines for forecasting daily particulate matter 2.5
Particulate matter 2.5 (PM2.5) pollution is an actual problem in the modern world and forecasting of the daily concentration of PM25 is a challenging task for researchers. In this study, a novel neural network model that effectively forecasts daily PM2.5 in Hangzhou city was developed in the form o...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | Fu, Minglei, Wang, Chen, Le, Zichun, Manko, Dmytro |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/126541 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Репозитарії
Data Recording, Storage & ProcessingСхожі ресурси
-
Double layer back propagation neural network based on restricted Boltzmann machines for forecasting daily particulate matter 2.5
за авторством: Minglei Fu, та інші
Опубліковано: (2017) -
On the separability of the restriction functor
за авторством: Theohari-Apostolidi, Th., та інші
Опубліковано: (2018) -
A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
за авторством: Subbotin, S. A., та інші
Опубліковано: (2018) -
Application of neural networks in OLAP-systems
за авторством: Nabibayeva, G.Ch.
Опубліковано: (2024) -
Functionally oriented model of adaptive short-term forecasting of electrical load
за авторством: Voloshko, A. V., та інші
Опубліковано: (2016)