Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.24852/2411-7374.2024.4.18.22
Ключевые слова: River flow prediction, forecasting, lstm, deep learning, Yenisei River, расходы воды, прогнозирование, глубокое обучение, река Енисей
Аннотация: В статье оценивается возможность применения сетей LSTM, как дополнительного механизма прогнозирования гидрологического режима водного объекта, на примере архива данных по реке Енисей. Результаты исследования могут быть использованы при анализе и моделировании распространения последствий аварий и чрезвычайных ситуаций на крупных речПоказать полностьюных системах с наличием гидрологических постов наблюдений. The article evaluates the possibility of using LSTM networks as an additional mechanism for predicting the hydrological regime of water body, using the example of archive of metrological data of the Yenisey River. The results of this study can be used in the analysis and modeling the spread of consequences of accidents and emergencies on large river systems with hydrological observation posts.
Журнал: Российский журнал прикладной экологии
Выпуск журнала: № 4
Номера страниц: 18-22
ISSN журнала: 24117374
Место издания: Казань
Издатель: Академия наук Республики Татарстан