<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Ідентифікація та вибір оптимальної моделі для прогнозування концентрації нітратів у річковій воді Південного Бугу

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Дана робота присвячена ідентифікації та вибору оптимальної моделі для прогнозування концентрації нітратів у річковій воді Південного Бугу, які було реалізовано на мові програмування Python Було проведено попередній аналіз даних за допомогою більш складніших бібліотек, в порівнянні з аналогами. Для прогнозування концентрації нітратів було використано моделі для обробки і прогнозування часових рядів.
This paper is devoted to the identification and selection of the optimal model for forecasting the concentration of nitrates in the river water of the Southern Bug, which were implemented in the Python programming language Preliminary data analysis was carried out with the help of more complex libraries, in comparison with analogues. Models for processing and forecasting time series were used to forecast the concentration of nitrates.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Лісовський Р. Р. Ідентифікація та вибір оптимальної моделі для прогнозування концентрації нітратів у річковій воді Південного Бугу [Електронний ресурс] / Р. Р. Лісовський, С. О. Жуков // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/16828.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Водні ресурси України [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Водні_ресурси_України
  2. Аналіз часових рядів [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Аналіз_часових_рядів
  3. Python [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://ru.wikipedia.org/wiki/Python.