В работе исследуется применение рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования уровня воды в реке Амур. Описаны преимущества использования таких сетей по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Проведено сравнение различных архитектур рекуррентных сетей, выполнена оптимизация гиперпараметров модели. Разработанная модель, основанная на длинной краткосрочной памяти, продемонстрировала высокую точность прогнозирования, превосходящую традиционные методы. Полученные результаты могут быть использованы для повышения эффективности мониторинга водных ресурсов и предупреждения паводков.

Ключевые слова: анализ временных рядов, Амур, уровень воды, прогнозирование, нейронные сети, рекуррентная сеть

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье описывается методика разработки клиент-серверного приложения, предназначенного для конструирования виртуального музея. Подробно рассмотрено создание серверной части приложения с функциями обработки и выполнения запросов клиентский части, а также создание базы данных и взаимодействия с ней. Клиентская часть разработана при помощи фреймворка Angular и языка TypeScript, трехмерная реализация основывается на библиотеке three.js, которая является надстройкой технологии WebGL. Серверная часть разработана на платформе ASP.NET Core на языке C#. Схема база данных основана на подходе Code-First с использованием Entity Framework Core. В качестве системы управления базы данных используется Microsoft SQL Server.

Ключевые слова: клиент-серверное приложение, конструктор виртуального тура, виртуальный музей, библиотека three.js, фреймворк, Angular, ASP.NET Core, Entity Framework Core, Code First, WebGL

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Статья посвящена рассмотрению методов многокритериальной оптимизации по Парето, построенных на основе генетических алгоритмов. Рассмотрены методы NSGA-III и AGE-MOEA-II, дан их сравнительный анализ. Полученные результаты важны как для теоретических исследований в области генетических алгоритмов, так и для практического применения в инженерии и других сферах, где многокритериальная оптимизация играет ключевую роль.

Ключевые слова: задача многокритериальной оптимизации, фронт Парето, генетический алгоритм, NSGA-III, AGE-MOEA-II

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассмотрены и исследованы, применительно к задаче моделирования обтекания воздухом тела сложной формы, алгоритмы и структуры пространственного разбиения: kd-дерево, BVH. Использование данных алгоритмов позволяет существенно сократить время вычислений при поиске столкновений воздушных частиц между собой и с обтекаемым телом.

Ключевые слова: обнаружение столкновений, вычислительная геометрия, алгоритмы и структуры данных, kd-дерево, BVH-дерево

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ