RETELE NEURONALE PROCESEAZA SERIILE DE DATE

Ce sunt retelele neuronale?

Construite pentru a manipula cantitati mari de informatie, retelele neurale sunt structuri formate din unitati de procesare elementare, interconectate numite neuroni. Trasatura esentiala este adaptivitatea retelei la tipul si valorile datelor de intrare - denumita si "invatare", prin modificarea dinamica a structurii interne si conexiunilor dintre neuroni, in scopul atingerii unei iesiri din model cat mai bune.

Retelele sunt folosite cu succes intr-o varietate de aplicatii de procesare date, pentru: determinarea relatiilor necunoscute dintre parametrii de intrare, prognoza, clasificare, determinarea tiparelor.

Ce facem noi?

Diferite modele de retele neurale sunt utilizate pentru analiza datelor meteo si prognoza (extrapolarea) pentru o perioada de timp limitata. Modelele noastre sunt bazate pe studiile GMDH (Group Method of Data Handling) privind informatia meteo, dar utilizate intr-o gama diversificata de alte retele bazate pe algoritmii de invatare Back-propagation si Quick-propagation.

Aplicatiile viitoare se vor concentra pentru extinderea prelucrarii si pentru alte tipuri de date.

Produse:
Prognoza si manipulare date: MEteo PROcess Data using NN (MeProDuNN)