Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/6290
Title: МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ЗАДАЧ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Authors: Хмелевой, С.В.
Keywords: Обучающая выборка
Прогнозирование
Подготовка данных
Нейросетевые задачи
ARMA модели
ARIMA модели
Скользящее среднее
Различимость классов
forecasting task
data quality estimation
ARMA model
ARIMA model
Issue Date: 2006
Publisher: ДонНТУ
Citation: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматизація”. Випуск 106 / Редкол.: Башков Є.О. (голова) та ін. — Донецьк: ДонНТУ, 2006. — 220 с.
Series/Report no.: Обчислювальна техніка та автоматизація;2.4
Abstract: In issue the methods of increasing sample quality for neural forecasting task are submitted. Parameters of a data quality estimation – repeatability and discrepancy is introduced. Effectiveness of ARMA and ARIMA models is compared. The method of increase of sample quality - reduction the data to a uniform kind is investigated.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6290
Appears in Collections:Випуск 106

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
hmelevoy..pdf324,06 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.