Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31332
Назва: Graph neural network for improving weather forecasting accuracy
Автори: Petrenko, Tetyana
Zadorozhnyi, Anton
Дата публікації: 2025
Видавництво: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Бібліографічний опис: Petrenko Т. Graph neural network for improving weather forecasting accuracy / Т. Petrenko, А. Zadorozhnyi // Проблеми інформатики та моделювання (ПІМ-2025): тези двадцять п'ятої міжнародної науково-технічної конференції, 25-28 вересня 2025 р. – Харків: НТУ "ХПІ", 2025. – С. 84.
Короткий огляд (реферат): The increasing availability of meteorological data from various sources creates a significant opportunity for improving the accuracy of weather forecasting. The Graph Neural Networks (GNNs) [1, 2], have emerged as a promising alternative to numerical weather prediction (NWP) due to their ability to model complex relationships and dependencies within a network structure.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31332
ISSN: 2524-0269
Розташовується у зібраннях:2025

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Petrenko.pdf1.24 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.