Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛазутов М. Ю.
dc.coverage.spatialмодели прогнозирования временных рядов
dc.coverage.spatialпрогнозирование хаотических временных рядов
dc.coverage.spatialрекуррентные нейронные сети
dc.coverage.spatialобучение нейронных моделей
dc.coverage.spatialхаотические временные ряды
dc.creatorЛазутов М. Ю.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:13:25Z-
dc.date.available2025-08-22T12:13:25Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\544736
dc.identifier.citationЛазутов, М. Ю. Сравнение моделей прогнозирования хаотических временных рядов на основе рекуррентных нейронных сетей / М. Ю. Лазутов // XVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2023 г.). : [материалы конф.] : в 2 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - Т. 1. - С. 290-291.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/8977-
dc.languagerus
dc.relation.ispartofXVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2
dc.sourceXVII Королевские чтения. - Т. 1
dc.subjectмодели прогнозирования временных рядов
dc.subjectпрогнозирование хаотических временных рядов
dc.subjectрекуррентные нейронные сети
dc.subjectобучение нейронных моделей
dc.subjectхаотические временные ряды
dc.titleСравнение моделей прогнозирования хаотических временных рядов на основе рекуррентных нейронных сетей
dc.typeText
dc.citation.epage291
dc.citation.spage290
dc.citation.volume1
local.contributor.authorЛазутов М. Ю.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Korolevskie-chteniya/Sravnenie-modelei-prognozirovaniya-haoticheskih-vremennyh-ryadov-na-osnove-rekurrentnyh-neironnyh-setei-106917
Appears in Collections:Королевские чтения

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1957-5_2023-290-291.pdf319.41 kBAdobe PDFView/Open


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