Predicting the earth atmosphere's ozone layer conditions using neuronic networks for various timelags

机译：使用神经网络用于各种速度的神经网络预测地球大气层的臭氧层条件

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The work is focused upon a number of issues related to Earth's ozonosphere. The existing atmospheric models' strengths and weaknesses are investigated, as well as the benefits of neuro-network models. For different timescaLes (annual, monthly, diurnal and hourly), ozone concentration prognostic models are designed using neuronic networks.

机译：这项工作致力于与地球臭氧有关的一些问题。调查了现有的大气模型的优势和弱点，以及神经网络模型的益处。对于不同的时间尺度（每月，日，日和每小时），臭氧浓度预后模型采用神经网络设计。

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来源
《Joint international symposium on atmospheric and ocean optics/atmospheric physics》|2003年||共9页
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类 P351;
关键词
ozone; ozone layer; stratosphere; atmosphere; neuroinformatics; ozone prediction; atmospheric models;

机译：臭氧;臭氧层;平流层;气氛;神经素信息;臭氧预测;大气模型;

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