Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31332
Title: Graph neural network for improving weather forecasting accuracy
Authors: Petrenko, Tetyana
Zadorozhnyi, Anton
Issue Date: 2025
Publisher: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Citation: 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.
Abstract: 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: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31332
ISSN: 2524-0269
Appears in Collections:2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Petrenko.pdf1.24 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.