Анализ и исследование методов и алгоритмов прогнозирования многомерных временных последовательностей
Анализ способов повышения эффективности прогнозирования временных последовательностей с использованием регрессионного моделирования. Процедуры преобразования и чистки данных, импортированных из исходного хранилища. Основные преимущества системы ProSmart.
Подобные документы
Понятия, принципы и особенности теплоэнергосбыта. Разработка модели автоматизированной системы управления сбытом тепловой энергии, использующей встроенный инструмент прогнозирования. Структура баз данных, основные поля, хранимые процедуры и функции.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Общий вид структуры OLAP системы. Ее виды, история возникновения. Способы хранения и обработки данных. Преимущества применения OLAP системы для прогнозирования и анализа ситуаций, связанных с текущей деятельностью и перспективами развития предприятия.
статья, добавлен 15.01.2021Сравнение тематик (topics) и обзор специальных сессий двух конгрессов. Новое направление исследований – интеллектуальный анализ баз данных временных рядов (Data Mining for Time Series Data Base). Анализ основных работ по DM баз данных временных рядов.
статья, добавлен 09.09.2012Особенности нормального закона распределения. Создание программы для генерации заданных чисел по нормальному и F закону распределения. Проведение опытов на каждый (Normal и F) метод распределения. Лепестковые диаграммы для матриц и подстановка чисел.
контрольная работа, добавлен 15.09.2017Изучение и характеристика способов хранения многомерных данных: реляционного, многомерного и гибридного. Исследование основных достоинств multidimensional OLAP. Рассмотрение и анализ главных видов запросов к многомерной базе данных: ranking, rotating.
презентация, добавлен 21.02.2016Временной ряд - последовательность регистрируемого сигнала, его использование. Совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и их прогнозирования; построение математической модели явления.
лекция, добавлен 01.02.2013Общие сведения об алгоритмах. Поиск образа в строке. Принципы сортировки массивов и последовательностей. Характеристика ориентированных и неориентированных граф. Описание современных алгоритмов обработки данных, их проблемы и основные пути их решения.
учебное пособие, добавлен 11.10.2014Метод 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 30.01.2016Метод 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 25.04.2017Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Анализ существующих систем хранения и обработки информации. Разработка новых аналитических моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных и программного комплекса системы поддержки принятия решений на основе многомерных моделей хранилищ данных.
автореферат, добавлен 28.03.2018Исследование 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 27.07.2016Подход, основанный на использовании для генерации псевдослучайных ключевых последовательностей математического аппарата. Конструкция генератора псевдослучайных ключевых последовательностей на основе клеточных автоматов и алгебраических конструкций.
статья, добавлен 30.07.2016Рассмотрение машинного обучения как одного из приоритетных направлений на сегодняшний день. Особенности автоматизации процесса построения модели обработки данных для коммерческого использования. Характеристика методов декомпозиции временных рядов.
статья, добавлен 19.12.2017Основные требования к средствам формирования случайных и псевдослучайных последовательностей. Интересные особенности и недостатки RSA-алгоритма генерации. Задачи, требующие решения при построении компьютерных систем (КС) в защищенном исполнении.
курсовая работа, добавлен 12.05.2017Оценка 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 13.03.2018Обеспечение оптимизации часто выполняемых типовых запросов. Построение математических моделей их организации и способов хранения хронологических данных в системах мониторинга и прогнозирования. Методика разделения массивов данных в различные таблицы.
статья, добавлен 29.04.2017Описание облачного хранилища данных как системы онлайн-хранилища информации, осуществляющей хранение данных на распределённых в сети серверах. Преимущества и недостатки системы, облачные шлюзы. Хранение данных в облаках провайдеров Dropbox и SpiderOak.
реферат, добавлен 11.12.2012Формирование последовательностей и разработка алгоритма в соответствии с принципом процедурной абстракции. Выбор основных функций программы. Описание функции malloc. Анализ алгоритма создания последовательностей. Составление программы на языке Си.
лабораторная работа, добавлен 12.05.2015- 46. Хранилища данных
Основные понятия многомерной модели данных и роль измерений в кубе. Сбалансированные, несбалансированные и неровные иерархии. Основные достоинства виртуального хранилища данных. Применение гибрида нормализованного и пространственного хранилища данных.
презентация, добавлен 02.01.2018 Математические методы анализа алгоритмов. Измерение эффективности алгоритмов, нахождение существенных различий. Быстродействие алгоритмов, степень роста временных затрат. Определение порядка алгоритма. Скорость роста некоторых функций, их свойства.
реферат, добавлен 27.03.2009Анализ существующих методов построения функции принадлежности нечеткого моделирования, задача повышения его эффективности. Математическое описание и программная реализация информационной системы построения функции принадлежности нечеткого моделирования.
статья, добавлен 15.07.2018Основы работы с Borland Delphi. Разработка интерфейса пользователя программной системы. Программирование алгоритмов обработки символьных последовательностей. Организация взаимодействия прикладной программы с базой данных. Работа со связанными таблицами.
методичка, добавлен 26.04.2014- 50. Разработка моделей для прогнозирования и анализа данных с применением пакета программ STATISTICA
Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019