Дослідження методу нейромережевого прогнозу відвідування сайту.

Abstract

В роботі у рамках аналізу методів прогнозу буди розглянуті статистичні методи, такі як лінійної авторегресії та лінійні авторегресії-ковзного середнього, а також метод Box-Jenkins, та нейромережні методи, які базувались на нейромережі Елмана першого порядку. Також були розглянуті критерії якості прогнозу. Робота представляє розробку та чисельний аналіз нейромережі нелінійної авторегресії та нейромережі нелінійної авторегресії-ковзного середнього прогнозу відвідування сайту. Для навчання нейромереж використовується алгоритм зворотного поширення похибки, який є різновидом алгоритму корекції похибки. Отримані результати допоможуть далі розвивати й поширювати тему нейромережі прогнозу з використанням інших різновидів нейромереж.