Методы искусственного интеллекта для принятия решений и прогнозирования поведения динамических систем
Характеристика модификации и обучения клеточно-автоматной прогнозной модели. Проведение исследования модифицированной системы проектов и методов прогнозирования временных рядов с памятью на базе теории нечетких множеств и линейных клеточных автоматов.
Подобные документы
Разработка гибридного метода краткосрочного прогнозирования временных рядов, имеющих пропущенные значения, на основе модели клонального отбора. Порядок использования метода вывода по прецедентам разнородных антител и простейших моделей прогнозирования.
статья, добавлен 23.02.2016Рассмотрение подходов к разработке искусственного интеллекта. Классификация методов искусственного интеллекта. Преимущества использования нейронных сетей для решения сложных задач. Отличительные черты эволюционных вычислений от нечетких систем.
статья, добавлен 22.10.2024Проектирование прототипа информационной системы, направленной на прогнозирование финансовых временных рядов. Требования, предъявляемые к ИС. Методы использования алгоритмов прогнозирования, полос Боллинджера, комбинаций и осцилляторов скользящих средних.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Основные методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также проблемы и недостатки этих методов, которые возникают при их применении к нестационарным временным рядам (ВР). Параметрическое оценивание как метод моделирования нестационарных ВР.
статья, добавлен 27.01.2019Основы нечеткой логики. Аппарат теории нечетких множеств. Методы построения функций принадлежности нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Наглядное представление операций над нечеткими множествами. Нечеткая и лингвистическая переменные.
реферат, добавлен 19.06.2010Этапы развития теории нечетких временных рядов. Основные понятия авторегрессии нечеткого временного ряда. Формализованная постановка задачи нечеткой кластеризации. Модель нечетких тенденций с характеризующими параметрами, ее компоненты и уравнения.
статья, добавлен 19.01.2018- 7. Рекурсивные модели психодинамики для прогнозирования поведения активных систем управления с памятью
Рекурсивные модели памяти систем, изолированных относительно обменов с внешней средой материальными и энергетическими ресурсами. Основные особенности неопределенности предпочтений управления активной системой. Частный случай прогнозирования на два шага.
статья, добавлен 29.07.2016 Определение понятия и сущность искусственного интеллекта, история его создания и развития, основная область применения. Исследование проблемы реального создания искусственного интеллекта, его современные виды. Математический аппарат нечетких множеств.
реферат, добавлен 03.10.2014Определение сущности системы поддержки принятия решений. Ознакомление с понятием "система искусственного интеллекта". Рассмотрение особенностей использования нейронных сетей в финансах и бизнесе. Анализ преимуществ прогнозирования на нейронных сетях.
курсовая работа, добавлен 17.10.2021Теоретические предпосылки исследования методов и систем поддержки принятия решений. Методы принятия решений в динамической постановке, основанные на Марковских процессах. Этапы процесса принятия решений. Описание практической задачи принятия решения.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Исследование сущности теории классических клеточных автоматов (КА). Дискретные параллельные динамические системы в кибернетике. Проблема сложности конфигураций и глобальных функций перехода в клеточных автоматах. Размещение базовых элементов процессора.
книга, добавлен 03.08.2019Анализ данных временных рядов - метод выяснения закономерности в данных, для предсказания будущих значений, которые помогут более эффективно оптимизировать бизнес-решения. ARIMA - популярный статистический метод для прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 17.12.2020Изучение и характеристика основных методов и алгоритмов прогнозирования временных рядов на примере решения конкретной задачи интеллектуального анализа данных. Ознакомление с навыками работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica.
лабораторная работа, добавлен 29.03.2022Задача прогнозирования поведения экономических показателей. Методы эконометрики и анализа временных рядов. Рассмотрение методики построения модели Брауна с применением электронных таблиц Microsoft Excel. Алгоритм подбора экономического параметра.
статья, добавлен 03.12.2018Суть метода взвешенных тангенсов и фазовых трендов. Характеристика временных рядов на базе графов и матриц подобия. Построение модели внешне несвязанных регрессий. Этапы анализа и проектирования веб-приложения. Особенность тестирования программы.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Оценка механизма формирования спроса, предложения, биржевой цены на фондовом рынке. Выбор структуры модели искусственной нейронной сети прямого распространения для эффективного решения класса задач анализа, прогнозирования финансовых временных рядов.
курсовая работа, добавлен 13.03.2018Порядок построения модели прогнозирования и поведения компонентов временного ряда в нескольких фазовых пространствах, созданных с использованием метода сингулярного спектрального анализа. Сложность расчетов алгоритмов и интерпретация результатов.
лекция, добавлен 30.01.2016Классическая реализация генетического алгоритма на основе оценки временных рядов. Практическая применимость в оптимизационных и поисковых задачах. Анализ подбора оптимальных значений генома методом статистического прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 18.01.2018Искусственный интеллект – это система современных информационных технологий, моделирующих некоторые стороны мыслительной деятельности человека при разработке и реализации решений. Технология управления на базе "искусственного интеллекта". Факторы риска.
статья, добавлен 10.05.2016Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Загадка искусственного интеллекта. Представление знаний. Языки программирования систем искусственного интеллекта, решения практических проблем. Архитектура экспертных систем. Прогнозы путей развития исследований в области искусственного интеллекта.
книга, добавлен 26.08.2010Пути повышения эффективности итерационных процессов функционирования нейросетей и их обучения. Представление моделей в виде двухуровневых иерархических структур. Использование аппарата теории графов, теории нейронных сетей, механизма клеточных автоматов.
статья, добавлен 25.05.2017Метод прогнозирования технического состояния автоматизированной системы управления – совокупность правил и приемов, используемых для определения запаса ресурса в заданный временной интервал. Исследование графа-дерева выбора методов прогнозирования.
статья, добавлен 25.04.2017Проведение исследования ритейла и задачи прогнозирования. Теоретические основы временных рядов и прогностических моделей. Основы баз данных и хранилищ. Практическая реализация проектирования продаж торговой сети. Сущность и свойства моделирующего узла.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Исследование особенностей решения прикладных задач прогнозирования гранулированного временного ряда на уровне линейных матричных уравнений. Разработка алгоритма прогнозирования временного ряда на основании методологии решения линейных матричных уравнений.
статья, добавлен 27.07.2016