Neural Network Prediction of Daily Relativistic Electrons Fluence in the Outer Radiation Belt of the Earth: Selection of Delay Embedding Methodстатья

Информация о цитировании статьи получена из Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 10 августа 2018 г.

Работа с статьей


[1] Roman B., Sergey D., Irina M. Neural network prediction of daily relativistic electrons fluence in the outer radiation belt of the earth: Selection of delay embedding method // Procedia computer science. — 2018. — Vol. 123. — P. 86–91. Prediction of the time series of relativistic electrons fluence in the outer radiation belt of the Earth encounters problems caused by complexity and non-linearity of the “solar wind – the Earth’s magnetosphere” system. Artificial neural networks are a biologically inspired architecture that is a suitable tool to solve problems of such type. This study considers the dependence of the quality of prediction on the type and depth of delay embedding of input features. [ DOI ]

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