2025-02-23T04:42:02-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-216218%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:42:02-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-216218%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:42:02-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T04:42:02-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних

Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних

The article deals with estimating the results accuracy of the modeling of air pollution dispersion when introducing inaccurate input data. Restrictions on accuracy estimation methods for Ukraine are considered. It is suggested to use Bayesian networks with discrete input variables to obtain the esti...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Kryvakovska, Regina V.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020
Subjects:
оцінювання стану атмосферного повітря
байєсові мережі довіри
оценка состояния атмосферного воздуха
байесовы сети доверия
atmospheric air assessment
Bayesian networks
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/216218
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-216218
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-2162182021-01-19T13:44:38Z Application of Bayesian networks for accuracy estimation of modeling results of the air pollution dispersion given inaccurate input data Использование Байесовских сетей для оценки точности результатов моделирования распространения примесей в воздухе при условии неточных входных данных Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних Kryvakovska, Regina V. оцінювання стану атмосферного повітря байєсові мережі довіри оценка состояния атмосферного воздуха байесовы сети доверия atmospheric air assessment Bayesian networks The article deals with estimating the results accuracy of the modeling of air pollution dispersion when introducing inaccurate input data. Restrictions on accuracy estimation methods for Ukraine are considered. It is suggested to use Bayesian networks with discrete input variables to obtain the estimates. The structure of the network is presented, and the methods of filling the probability tables are proposed. Рассмотрен вопрос оценки точности результатов моделирования распространения примесей в воздухе при подаче на вход моделей неточных входных данных. Приведены ограничения на методы оценки точности для Украины. Для получения оценок предложено использование байесовских сетей с дискретными входными переменными. Подана структура сети и предложены методы заполнения таблиц вероятностей. Розглянуто питання оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі в разі подання на вхід моделей неточних вхідних даних. Наведено обмеження на методи оцінювання точності для України. Для отримання оцінок запропоновано використання байєсових мереж з дискретними вхідними змінними. Подано структуру мережі та запропоновано методи заповнення таблиць імовірностей. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020-09-25 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/216218 10.20535/SRIT.2308-8893.2020.2.06 System research and information technologies; No. 2 (2020); 82-87 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2020); 82-87 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2020); 82-87 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/216218/219290 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language Ukrainian
topic оцінювання стану атмосферного повітря
байєсові мережі довіри
оценка состояния атмосферного воздуха
байесовы сети доверия
atmospheric air assessment
Bayesian networks
spellingShingle оцінювання стану атмосферного повітря
байєсові мережі довіри
оценка состояния атмосферного воздуха
байесовы сети доверия
atmospheric air assessment
Bayesian networks
Kryvakovska, Regina V.
Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
topic_facet оцінювання стану атмосферного повітря
байєсові мережі довіри
оценка состояния атмосферного воздуха
байесовы сети доверия
atmospheric air assessment
Bayesian networks
format Article
author Kryvakovska, Regina V.
author_facet Kryvakovska, Regina V.
author_sort Kryvakovska, Regina V.
title Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_short Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_full Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_fullStr Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_full_unstemmed Використання Байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_sort використання байєсових мереж для оцінювання точності результатів моделювання поширення домішок у повітрі за умови неточних вхідних даних
title_alt Application of Bayesian networks for accuracy estimation of modeling results of the air pollution dispersion given inaccurate input data
Использование Байесовских сетей для оценки точности результатов моделирования распространения примесей в воздухе при условии неточных входных данных
description The article deals with estimating the results accuracy of the modeling of air pollution dispersion when introducing inaccurate input data. Restrictions on accuracy estimation methods for Ukraine are considered. It is suggested to use Bayesian networks with discrete input variables to obtain the estimates. The structure of the network is presented, and the methods of filling the probability tables are proposed.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2020
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/216218
work_keys_str_mv AT kryvakovskareginav applicationofbayesiannetworksforaccuracyestimationofmodelingresultsoftheairpollutiondispersiongiveninaccurateinputdata
AT kryvakovskareginav ispolʹzovaniebajesovskihsetejdlâocenkitočnostirezulʹtatovmodelirovaniârasprostraneniâprimesejvvozduhepriusloviinetočnyhvhodnyhdannyh
AT kryvakovskareginav vikoristannâbajêsovihmereždlâocínûvannâtočnostírezulʹtatívmodelûvannâpoširennâdomíšokupovítrízaumovinetočnihvhídnihdanih
first_indexed 2024-04-08T15:07:41Z
last_indexed 2024-04-08T15:07:41Z
_version_ 1795779578486063104

Similar Items