Neural network algorithms for analyzing multidimensional time series for predicting events and their application to study of sun-earth relationsстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science

Информация о цитировании статьи получена из Scopus
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 4 февраля 2014 г.

Работа с статьей


[1] Neural network algorithms for analyzing multidimensional time series for predicting events and their application to study of sun-earth relations / S. A. Dolenko, Y. V. Orlov, I. G. Persiantsev, Y. S. Shugai // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. — 2007. — Vol. 17, no. 4. — P. 584–591. In the paper, an original neural network algorithm for analysis of time series is presented. This algorithm allows predicting the occurrence of a certain event and finding a time interval to which a phenomenon (a precursor or a cause of the event) belongs. The characteristics of the algorithm functioning are investigated applied to the study of the solar-terrestrial relationship. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть