Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/6290
Назва: МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ЗАДАЧ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Автори: Хмелевой, С.В.
Ключові 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 публікації: 2006
Видавництво: ДонНТУ
Бібліографічний опис: 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.
Серія/номер: Обчислювальна техніка та автоматизація;2.4
Короткий огляд (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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6290
Розташовується у зібраннях:Випуск 106

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
hmelevoy..pdf324,06 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.