41 - 48 out of 48Page size: 10
Sort by: Title

  1. Training algorithms for artificial neural network in predicting of the content of chemical elements in the upper soil layer

    Shichkin, A., Buevich, A., Sergeev, A., Baglaeva, E., Subbotina, I., Vasilev, J. & Kehayova-Stoycheva, M., 10 Dec 2018, Proceedings of the 44th International Conference on Applications of Mathematics in Engineering and Economics, AMEE 2018. Venkov, G., Popivanov, N. & Pasheva, V. (eds.). American Institute of Physics Inc., Vol. 2048. 060004

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › peer-review

  2. Training algorithms for artificial neural networks for time series forecasting of greenhouse gas concentrations

    Shichkin, A., Buevich, A., Sergeev, A., Medvedev, A., Kosachenko, A., Moskaleva, A. & Sergeeva, M., 24 Jul 2019, International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2018. Simos, T. & Tsitouras, C. (eds.). American Institute of Physics Inc., Vol. 2116. 4 p. 200019. (AIP Conference Proceedings; vol. 2116).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › peer-review

  3. Using autoregressive neural network with external input for calculation of expected carbon dioxide surface concentration for different time intervals

    Sergeev, A., Baglaeva, E., Shichkin, A., Buevich, A., Rakhmatova, A., Kosachenko, A., Moskaleva, A. & Sergeeva, M., 10 Dec 2019, Proceedings of the International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering 2019, ICCMSE 2019. Simos, TE., Kalogiratou, Z. & Monovasilis, T. (eds.). American Institute of Physics Inc., 4 p. 050013. (AIP Conference Proceedings; vol. 2186).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › peer-review

  4. Двухшаговый комбинированный алгоритм повышения точности прогнозирования концентрации метана в атмосферном воздухе на основе нейронной сети NARX и последующего прогнозирования невязок

    Субботина, И. Е., Буевич, А. Г., Сергеев, А. П., Шичкин, А. В., Баглаева, Е. М. & Ремезова, М. С., 2020, In: Арктика: Экология и экономика. 38, 2 (38), p. 59-67 9 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  5. ПОВЕРХНОСТНАЯ ИНТЕРПОЛЯЦИЯ СОДЕРЖАНИЙ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ В ПОЧВЕ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

    Буевич, А. Г., Буторова, А. С., Косаченко, А. И., Шичкин, А. В. & Сергеев, А. П., 2019, In: Геоинформатика. 1, p. 36-43 8 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  6. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОВЕРХНОСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В СНЕГОВОМ ПОКРОВЕ НА ТЕРРИТОРИИ МИКРОРАЙОНА АКАДЕМИЧЕСКИЙ ГОРОДА ЕКАТЕРИНБУРГА

    Буевич, А. Г., Сергеев, А. П., Шичкин, А. В., Медведева, М. А. & Баглаева, Е. М., 2016, In: Экологические системы и приборы. 10, p. 3-17 15 p.

    Research output: Contribution to journal › Article

  7. ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ В ВЕРХНЕМ СЛОЕ ПОЧВЫ: РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

    Шичкин, А. В., Баглаева, Е. М., Сергеев, А. П., Мамедалиева, А. Ю. & Буевич, А. Г., 2022, In: Экологические системы и приборы. 8, p. 33-42 10 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

  8. СРАВНЕНИЕАЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ NARX ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОНЦЕНТРАЦИЙ МЕТАНА И УГЛЕКИСЛОГО ГАЗА

    Буторова, А. С., Шичкин, А. В., Буевич, А. Г., Сергеев, А. П., Баглаева, Е. М. & Субботина, И. Е., 2023, In: Экологические системы и приборы. 9, p. 37-45 9 p.

    Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Previous 1 2 3 4 5 Next

ID: 125957