Использование парсинга для создания базы метеорологических данных и разработка на её основе нейросетевой модели прогнозирования скорости ветра::
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
20.12.2019г.
Просмотров: 5420
Комментарии: 0
Dr.Web: всё под контролем

 Читать далее...

04.12.2019г.
Просмотров: 6613
Комментарии: 0
Особенности сертификаций по этичному хакингу

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7899
Комментарии: 2
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 8192
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7181
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

 Использование парсинга для создания базы метеорологических данных и разработка на её основе нейросетевой модели прогнозирования скорости ветра

Архив номеров / 2020 / Выпуск №10 (215) / Использование парсинга для создания базы метеорологических данных и разработка на её основе нейросетевой модели прогнозирования скорости ветра

Рубрика: Наука и технологии /  Раздел для научных публикаций


Ильичев В.Ю.
, к.т.н., доцент Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана, patrol8@yandex.ru

 

Использование парсинга
для создания базы метеорологических данных и разработка на её основе нейросетевой модели прогнозирования скорости ветра

Описывается методика создания базы данных методом парсинга информации с метеосервера. Демонстрируется пример использования полученной базы для нейросетевого прогнозирования

 

Введение

Для решения широкого круга задач по разным направлениям исследований часто бывает необходимо собрать качественную базу данных. Некоторые из необходимых баз данных существуют, но являются дорогим коммерческим продуктом. На самом же деле создание нужных исследователю массивов данных на основе считывания (парсинга) информации с сайтов [1] доступно без существенных затрат времени и средств.

Современные программные продукты для прогнозирования различных процессов, также, как правило, являются не бесплатными и сложными в освоении, поэтому при современном уровне развития методов прикладного (в частности, нейросетевого) программирования их использование часто может оказаться неоправданным [2].

<...>


Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru