Recurrent neural networks to analyze the quality of natural gas

doi:10.17223/19988605/55/2

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Recurrent neural networks to analyze the quality of natural gas	658 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/55/2

#рекуррентные нейронные сети

#анализ качества природного газа

#управляемый рекуррентный блок

Title: Recurrent neural networks to analyze the quality of natural gas
Title: Рекуррентные нейронные сети для анализа качества природного газа
Creator: Brokarev, Ivan Andreevich
|
Farkhadov, Mais Pashaevich
|
Vaskovskii, Sergei Vladimirovich
Date: 2021
DOI: 10.17223/19988605/55/2
Description: Comparative analysis of various neural network models was carried out for natural gas quality analysis. Based on the results of such analysis, it was concluded that recurrent neural networks are main statistical models in this problem. This paper considers a recurrent neural network with a more complex architecture. The neural network with gated re-current unit is used in the discussed task in particular. The comparison of the main recurrent neural network models (simple recurrent neural network, recurrent neural network with long short-term memory, recurrent neural network with gated recurrent unit) is shown. Models accuracy characteristics are shown for analyzing the models perfor-mance. В статье рассматривается рекуррентная нейронная сеть с управляемым рекуррентным блоком. Показано сравнение основ-ных моделей рекуррентных нейронных сетей (простая рекуррентная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть с долгой кратковременной памятью, рекуррентная нейронная сеть с управляемым рекуррентным блоком). Приведены точностные характеристики нейросетевых моделей для анализа качества природного газа.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 55. С. 11-17
Language: eng

Created: 14-10-2021

836 Visitors

670 Hits

189 Downloads

Журналы ТГУ Recurrent neural networks to analyze the quality of natural gas