Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54791
Title: Разработка рекуррентной нейронной сети и исследование ее возможностей для прогнозирования временных рядов
Authors: Лемешонок, Кирилл Анатольевич
metadata.dc.contributor.advisor: Ботыгин, Игорь Александрович
Keywords: рекуррентная нейронная сеть; машинное обучение; прогнозирование временных рядов; методы обучения; нейрон; recurrent neural network; machine learning; time series prediction; teaching methods; neuron
Issue Date: 2019
Citation: Лемешонок К. А. Разработка рекуррентной нейронной сети и исследование ее возможностей для прогнозирования временных рядов : бакалаврская работа / К. А. Лемешонок ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. И. А. Ботыгин. — Томск, 2019.
Abstract: Работа направлена на исследование искусственных рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM RNN) и их применение для прогнозирования метеорологических параметров.
The work is aimed at the study of artificial recurrent neural networks with long short-term memory (LSTM RNN) and their use for forecasting meteorological parameters.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54791
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU732875.pdf1,75 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.