Разработка математического и программного обеспечения автоматизированного прогнозирования временных рядов на основе нейрокомпьютерных технологий

Артемкин Денис Евгеньевич. Разработка математического и программного обеспечения автоматизированного прогнозирования временных рядов на основе нейрокомпьютерных технологий : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01, 05.13.11 : Рязань, 2003 140 c. РГБ ОД, 61:04-5/1163
Автор
Артемкин Денис Евгеньевич
Год
2003
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации
Введение
1. Методы прогнозирования временных рядов 11
1.1. Статистический анализ временных рядов 11
1.2. Классификация методов прогнозирования временных рядов 16
1.3. Статистические методы прогнозирования временных рядов 18
1.3.1. Адаптивные модели 18
1.3.2. Регрессионный анализ 20
1.3.3. Кривые роста 21
1.3.4. Частотный анализ 21
1.4. Нестатистические методы прогнозирования временных рядов 23
1.4.1. Графические методы прогнозирования временных рядов 23
1.4.2. Аналитические нестатистические методы прогнозирования временных рядов 27
1.5. Сравнительный анализ методов прогнозирования временных рядов 28
2. Прогнозирование временных рядов на основе нейрокомпьютерных технологий 30
2.1. Общие положения теории нейронных сетей 30
2.2. Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов 34
2.2.1. Модель 34
2.2.2. Функционал ошибки прогнозирующих нейронных сетей 39
2.3. Нейросетевое прогнозирование временного ряда в режиме скользящего окна 41
2.4. Повышение эффективности прогнозирующей нейросетевой модели с помощью адаптивного распределения плотности вероятности выбора обучающего факта 47
2.5. Нейросетевое прогнозирование временных рядов на основе многофакторной модели 54
2.5.1. Общие положения 54
2.5.2. Особенности выбора вектора входов нейронной сети для построения оптимальной прогнозирующей модели 54
3. Методы повышения эффективности неиросетевого прогнозирования временных рядов 58
3.1. Общие замечания 58
3.2. Применение генетических алгоритмов для оптимизации прогнозирующих нейронных сетей 59
3.2.1. Базовые понятия генетического алгоритма 60
3.2.2. Функционирование генетического алгоритма 67
3.3. Использование комитетов нейронных сетей 70
3.4. Использование параллельных и кластерных архитектур 71
3.5. Использование комбинаций различных нейросетевых парадигм 75
4. Автоматизированная система прогнозирования на основе нейрокомпьютерных технологий 81
4.1. Общая характеристика и структурная схема системы 81
4.1.1. Общая характеристика системы 81
4.1.2. Структурная схема системы 84
4.1.3. Подсистемы программного обеспечения комплекса 88
4.2. Программное обеспечение серверной части системы 89
4.2.1. Структурная схема сервера 89
4.2.2. Сетевой интерфейс системы 94
4.2.3. Обеспечение безопасности работы системы в сети 97

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
Вартанян Давид Николаевич
Количество страниц
Год
2003
99 000 UZS
Автор
Вильчик Сергей Иванович
Количество страниц
Год
2003
99 000 UZS
Автор
Виноградов Алексей Юрьевич
Количество страниц
Год
2003
99 000 UZS
Автор
Волков Андрей Анатольевич
Количество страниц
Год
2003
99 000 UZS
Автор
Вершинин Виталий Васильевич
Количество страниц
Год
2003
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3