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

  • Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.

    диссертация, добавлен 24.05.2018

  • Перспективы развития аналитических и прогностических свойств ГИС. Интеграция нейросетевых и геоинформационных технологий, их программное обеспечение. Использование нейронных сетей в технике и биологии. Математические модели нейросетевых алгоритмов.

    книга, добавлен 08.02.2013

  • Требования к программным продуктам в условиях автоматизации бизнеса. Характеристика сигнатуры интерфейса "IAlgorithm". Принципы выбора программного кода для "MultyAlgorithms". Стадии компьютерного проектирования с учетом показателей Гарольда Херста.

    статья, добавлен 28.04.2017

  • Временной 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 01.02.2013

  • Область применения и принципы проектирования нечетких систем управления, их внутренняя структура и компоненты. Нечеткие нейронные сети и системы управления на их основе, принцип работы и сферы применения. Адаптивные системы управления с нечеткой логикой.

    контрольная работа, добавлен 10.06.2016

  • Разработка геоинформационного метода периодограмм-анализа с реализацией устойчивого итерационного трехпараметрического процесса. Разработка полигармонических моделей рядов солнечной активности и уровня Каспийского моря, составление прогноза изменений.

    автореферат, добавлен 14.02.2018

  • Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.

    реферат, добавлен 10.03.2011

  • Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 02.04.2019

  • Определение экспертных систем, достоинство, назначение, области применения. Законы теории вероятностей. Использование Байесовых сетей. Пример построения простейшей байесовской сети. Представление сети Байеса в программе Netica. Расчет в байесовской сети.

    курсовая работа, добавлен 14.07.2012

  • Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.

    статья, добавлен 29.01.2016

  • Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.

    научная работа, добавлен 26.08.2010

  • Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.

    контрольная работа, добавлен 27.11.2014

  • Анализ способов повышения эффективности прогнозирования временных последовательностей с использованием регрессионного моделирования. Процедуры преобразования и чистки данных, импортированных из исходного хранилища. Основные преимущества системы ProSmart.

    статья, добавлен 10.03.2019

  • Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.

    статья, добавлен 01.03.2017

  • Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.

    контрольная работа, добавлен 14.10.2013

  • Техническая диагностика электротехнических систем (ЭТС) на основе современных информационных технологий. Прогнозный и диагностический модули статистической обработки состояния ЭТС. Возможности искусственных нейронных сетей в диагностировании ЭТС.

    статья, добавлен 06.05.2018

  • Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • Социальные сети как важный элемент в анализе мошенничества. Групповые показатели центральности. Сети Байеса, сети Маркова и логистическая регрессия. Сбор данных из онлайновых и оффлайновых социальных сетей. Сравнение инструментов для анализа сетей.

    статья, добавлен 22.03.2019

  • Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.

    лекция, добавлен 28.08.2013

  • Оценка 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 13.03.2018

  • Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.

    статья, добавлен 01.03.2019

  • Изучение типологии нейронных сетей. Основные отличия от машин с архитектурой фон Неймана. Оценка процессов, протекающих в мозге человека. Разработка демонстрационной версии программы Neural Network Wizard, созданной на основе нейронной сети Кохонена.

    реферат, добавлен 13.04.2014

  • Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.

    реферат, добавлен 19.12.2014

  • Решение задачи оптимального проектирования компьютерной сети на основе применения принципов самоорганизации. Индивидуальное прогнозирование технического состояния основных блоков компьютерной сети. Резервирование ресурсов и создание виртуальных каналов.

    статья, добавлен 12.05.2017

  • Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.

    дипломная работа, добавлен 10.12.2019

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.