Искусственные нейронные сети в прогнозировании и анализе временных рядов

Сфера применения искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование ИНС в прогнозировании временных рядов. Возможности применения ИНС для моделирования демографической динамики. Прогнозирование динамики численности населения, смертности и рождаемости.

Подобные документы

  • Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.

    реферат, добавлен 15.03.2009

  • Задачи, которые решают нейронные сети. Кластеризация и визуализация данных. Прогнозирование временных рядов и оценивание рисков. Иллюстрации применения технологий информационного моделирования. Нейросетевые обучающиеся машины. Аппроксимация данных.

    лекция, добавлен 08.02.2013

  • Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.

    автореферат, добавлен 30.01.2016

  • Основные 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 27.01.2019

  • Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.

    статья, добавлен 15.12.2021

  • Понятие и характеристика временных рядов. Разработка программного средства, предназначенного для автоматизации анализа выборок временных рядов. Поиск корреляций между их признаками и построение графиков проекций множества точек в признаковом пространстве.

    дипломная работа, добавлен 15.12.2015

  • Сведения о табличном процессоре Excel XP. Особенности работы с формулами и функциями, система адресации. Элементы интерфейса и направления применения надстройки "Пакет анализа". Статистический анализ временных рядов и использование "Мастера диаграмм".

    методичка, добавлен 10.05.2011

  • Классическая 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 18.01.2018

  • Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.

    курсовая работа, добавлен 30.11.2009

  • Рассмотрение на сегменте фондового рынка технологии и методики применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос". Опсание когнитивной структуризации и формализации предметной области с целью моделирования временных рядов.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.

    лабораторная работа, добавлен 20.02.2012

  • Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.

    реферат, добавлен 20.02.2009

  • Анализ 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 17.12.2020

  • Анализ временных рядов как основной шаг в построении модели прогнозирования. Выявление различных признаков и параметров рассматриваемого временного ряда. Визуализация данных как самый сильный инструмент на этапе формирования модели прогнозирования.

    статья, добавлен 19.12.2017

  • Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.

    статья, добавлен 12.07.2021

  • Анализ программ для статистической обработки табличных данных. Рассмотрение программных продуктов с точки зрения их эффективного использования в части анализа динамических рядов. Специализированное программное обеспечение для анализа временных рядов.

    статья, добавлен 20.05.2016

  • Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.

    курсовая работа, добавлен 16.05.2016

  • Проектирование 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 28.10.2019

  • История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.

    контрольная работа, добавлен 18.02.2018

  • Использование нейросетевого моделирования для исследования зависимости климатических параметров планеты Земля от орбитальных параметров, приходящей солнечной радиации. Интервальные нейронные сети, реализация алгоритмов прогнозирования временных рядов.

    дипломная работа, добавлен 06.07.2016

  • Технология применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос" для синтеза и верификации информационных семантических моделей временных рядов. Экранная форма системы с прогнозом времени завершения пакетного распознавания.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.

    статья, добавлен 29.07.2018

  • Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.

    реферат, добавлен 09.06.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.