1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГаланов К. В.ru
dc.contributor.authorКарев Ф. С.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:29:00Z-
dc.date.available2026-10-27T05:29:00Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\589881ru
dc.identifier.citationКарев, Ф. С. Исследование и разработка методов прогнозирования солнечной активности с применением нейросетевых методов = Research and development of solar activity forecasting methods using neural network methods / Ф. С. Карев, К. В. Галанов // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 153-156.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64042-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ работе исследуется применение нейронных сетей для прогнозирования солнечной активности. Рассматривались модели GRU и LSTM. В результате сравнительных экспериментов был выявлен сдвиг в графиках результата, вызванный особенностями моделей и видом получаемых данных. Найден способ уменьшения сдвига, путем перехода к прогнозированию приращений временного ряда и последующему восстановлению абсолютных значений и увеличением времени обучения для модели.ru
dc.description.firstpage153ru
dc.description.lastpage156ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectforecast accuracyru
dc.subjectforecasting methodsru
dc.subjectGRUru
dc.subjectLSTMru
dc.subjectmodel trainingru
dc.subjectneural network methodsru
dc.subjectrecurrent neural networksru
dc.subjectsolar activityru
dc.subjectsolar flaresru
dc.subjectstructural bias reductionru
dc.subjectsunspotsru
dc.subjecttime seriesru
dc.subjectвременные рядыru
dc.subjectметоды прогнозированияru
dc.subjectнейросетевые методыru
dc.subjectобучение моделейru
dc.subjectрекурентные нейронные сетиru
dc.subjectсолнечная активностьru
dc.subjectсолнечные вспышкиru
dc.subjectсолнечные пятнаru
dc.subjectточность прогнозаru
dc.subjectуменьшение структурного сдвигаru
dc.titleИсследование и разработка методов прогнозирования солнечной активности с применением нейросетевых методовru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-153-156.pdf1.4 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


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