|
eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація >
Випуск 106 >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/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 |
| Издатель: | 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 |
| Аннотация: | 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 |
| Располагается в коллекциях: | Випуск 106
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|
