Прогнозування динаміки ринку вітамінів за допомогою нейромереж
Дослідження процесу економетричного прогнозування продажів вітамінного комплексного продукту з використанням нейронних мереж. Ознайомлення з резульатами аналізу даних часових рядів за допомогою програмного забезпечення для статистичного аналізу.
Подобные документы
Штучні нейронні мережі: структура, архітектура, класифікація. Використання інформаційних систем алгоритмічної торгівлі. Керування портфелями фінансових інструментів. Прогнозування цін за допомогою нейронних мереж, вибір програмного забезпечення.
курсовая работа, добавлен 01.11.2016Історія виникнення та задачі економетрії як наукової дисципліни. Особливості використання методів експертних оцінок і статистичного прогнозування для виявлення економічних індикаторів. Огляд моделей часових рядів - адаптивного прогнозу та авторегресії.
реферат, добавлен 20.08.2011Побудова системи економіко-математичних моделей на основі використання алгоритмів штучних нейронних мереж для прогнозування ВВП. Оцінка макроекономічних параметрів за допомогою побудови моделі нейронної мережі. Механізми впливу держави на динаміку ВВП.
статья, добавлен 13.09.2016Концептуальні положення механізму аналізу та прогнозування збуту продукції. Прогнозування збуту продукції підприємства на основі аналізу часового ряду продажів. Економетрична модель динаміки збуту продукції та модель сегментування і оцінки ринку збуту.
автореферат, добавлен 12.02.2014- 5. Використання часових трендів для аналізу та прогнозування податкових надходжень до бюджету України
Аналіз основних податкових надходжень до Державного бюджету України за допомогою методів математичного моделювання з використанням часових трендів, невідомих параметрів яких обчислено методом найменших квадратів. Регресійне прогнозування надходжень.
статья, добавлен 09.01.2019 Розгляд результату прогнозування фрактального часового ряду у лінгвістичній формі враховуючи тенденції зміни на всьому часовому відрізку. Отримання прогнозу усіх типів та інтенсивностей елементарних тенденцій закладених в основу фінансових часових рядів.
статья, добавлен 27.02.2021Транспортно-дорожній комплекс як один з найважливіших секторів, без ефективного функціонування якого неможливе зростання всієї економіки. Особливості управління економічними об’єктами з використанням штучних нейронних мереж в умовах невизначеності.
статья, добавлен 14.09.2016Розробка елементів математичного забезпечення дилінгових інформаційних систем, які реалізують процедуру побудови моделей прогнозування на основі аналізу статистичних властивостей динамічних рядів. Аналіз основних етапів синтезу моделей прогнозування.
автореферат, добавлен 29.07.2014Дослідження і аналіз впливу часових рядів з використанням методів нелінійної динаміки. Розробка алгоритмів дослідження складних динамічних систем управління та реконструкції атракторів на основі історичних даних роботи варочного відділення пивзаводу.
статья, добавлен 30.10.2016Методи аналізу часових рядів: тенденція і коливання, періодизація динаміки і стійкість рівня. Обчислення власних значень та векторів матриці. Аналіз динаміки обсягів поштової кореспонденції. Прогнозування обсягів поштових відправлень на майбутні періоди.
дипломная работа, добавлен 20.06.2014Приклади даних, що змінюються у часі. Вимірювання значень часового ряду. Цілі аналізу часових рядів та їх проблематика. Етапи аналізу часових рядів. Детермінована і випадкова складові часового ряду, їх характеристика, опис та компоненти, аналіз Фур'є.
презентация, добавлен 07.03.2015Компоненти мультиплікативної моделі динамічних рядів. Згладжування динамічних рядів. Обчислення тренду за допомогою авторегресії, методу найменших квадратів та прогнозування, сезонних даних. Обчислення лінійного, квадратичного та експоненціального тренда.
курсовая работа, добавлен 07.05.2011Кредит як важіль розвитку національної економіки. Відсоткова ставка як чинник кредитного ринку. Підходи до визначення процентної ставки та аналізу її складових. Моделі аналізу часових рядів відсотків та обсягу кредитних ресурсів, методи прогнозування.
дипломная работа, добавлен 23.09.2016Порівняння методів розпізнавання рослинних об'єктів за результатами дистанційного зондування. Побудова класифікаторів на основі нейронної мережі та дискримінантного аналізу за допомогою даних, які отриманих в польових умовах за допомогою спектрометра.
статья, добавлен 05.12.2018Характеристика прогнозування успішності проходження вступного тесту потенційними кандидатами на навчання засобами машинного навчання. Особливість забезпечення найвищої точності роботи за допомогою логістичної регресії та алгоритму випадкового лісу.
статья, добавлен 21.10.2020Динаміка зміни розмірів портфеля замовлень ТОВ "Турбомаш" за спрямуваннями (Україна - Росія). Основні етапи прогнозування портфеля замовлень. Моделі прогнозування: причинно-наслідкові; часових рядів. Сутність методу експоненційного згладжування.
статья, добавлен 20.10.2010Особливості фінансового прогнозування за допомогою економетричних моделей: одновимірні процеси на основі часових рядів, методи ковзаного середнього коливання, експоненціального згладжування та найменших квадратів для багатофакторної регресійної моделі.
статья, добавлен 31.10.2014Механізми формування ціни на фондовій біржі. Моделювання фінансових часових рядів та прогнозування розвитку світових ринків. Сутність теорій випадкових блукань та детермінованого хаосу. Використання синергетичного підходу для аналізу ринкових систем.
статья, добавлен 06.03.2019- 19. Прогнозування енергетичного комплексу Волинської області на основі нейронних мереж та моделі АРПСС
Математичний аналіз та прогнозування рівня споживання природного газу у Волинській області на різні періоди часу на основі нейронних мереж та моделі АРПСС. Вибір оптимальної моделі споживання газу на основі порівняння відносних похибок прогнозу.
статья, добавлен 13.10.2016 Аналіз сучасного стану економічної безпеки України, обчислення значень її основних показників-індикаторів, визначення інтегрального показника. Прогнозування показників економічної безпеки України за допомогою методів теорії штучних нейронних мереж.
автореферат, добавлен 29.07.2014Дослідження методів структурного аналізу, що спрямовані на виявлення чинників коливань та прогнозування економічного зростання. Визначення ролі та місця структурного аналізу у складі методів економічного аналізу та економіко-математичного моделювання.
автореферат, добавлен 22.06.2014Дослідження процесу управління ресурсним потенціалом установ виконання покарань Державної кримінально-виконавчої служби за допомогою методології кореляційно-регресійного аналізу. Окреслення перспектив підвищення ефективності використання потенціалу.
статья, добавлен 02.03.2018Сутність методу екстраполяції тренду, його розрахунок. Процес визначення прогнозних показників за методом найменшого квадратичного відхилення. Основна ідея застосування методу згладжування. Методика прогнозування за допомогою ковзного середнього.
реферат, добавлен 12.07.2010Сутність та етапи методу прогнозування на основі ступеня обсягу реалізації. Найважливіші характеристики базових ліній прогнозування за допомогою MS Excel. Недоліки методу ковзного середнього. Особливості застосування методу регресії та згладжування.
творческая работа, добавлен 23.11.2010Підхід до моделювання часових рядів, що базується на методології багатовимірного аналізу та рівнянні нерозривності. Прогноз ряду економічної динаміки шляхом чисельного інтегрування отриманих рівнянь еволюції та багатовимірним рівнянням Фоккера-Планка.
статья, добавлен 26.08.2016