Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/6290
Название: МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ЗАДАЧ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Авторы: Хмелевой, С.В.
Ключевые слова: Обучающая выборка
Прогнозирование
Подготовка данных
Нейросетевые задачи
ARMA модели
ARIMA модели
Скользящее среднее
Различимость классов
forecasting task
data quality estimation
ARMA model
ARIMA model
Дата публикации: 2006
Издательство: ДонНТУ
Библиографическое описание: 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.
Серия/номер: Обчислювальна техніка та автоматизація;2.4
Краткий осмотр (реферат): 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 (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6290
Располагается в коллекциях:Випуск 106

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
hmelevoy..pdf324,06 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.