Методы прогнозирования основанные на нейронных сетях (Lexicon) [Диссертация]

---

запомнить в избранное   искать в этом разделе

---

ВНИМАНИЕ !!! Это сокращенная версия файла. Предназначена она только для того, чтобы вы могли предварительно ознакомиться с документом, перед тем как его скачать. Здесь нет картинок, не сохранен формат, шрифт, размеры и положение на странице.
Чтобы скачать полную версию, нажмите ссылки которые находятся чуть-чуть ниже (Info File Mail)

---

Info File Mail

Файл относится к разделу:
ПРОГРАММИРОВАHИЕ, БАЗЫ ДАHHЫХ

---

ВВЕДЕНИЕ
Целью данной работы является разработка методов прогнозирования основанных на нейронных сетях (НС), которые может быть использованы в прогнозирующих системах. На основе этих методов возможно предсказание значения переменных, важных в процессе принятия решений. Эти методы анализируют исторические данные о переменной с целью оценить ее будущее изменение.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие
задачи:
- провести анализ проблемы прогнозирования;
- провести сравнительный анализ известных моделей НС;
- выбрать модель, обеспечивающую эффективное решение задачи
прогнозирования;
- провести исследование предложенной модели;
- реализовать тестовый пример для выбранной модели.
Основное содержание работы:
Во введении сформулирована цель и основные задачи исследования, изложены основные положения разделов работы.
В первой главе мы обсуждаем некоторые общие аспекты разработки прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, основные понятия и определения в области прогнозирования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей, критерии производительности прогнозирующих систем и другие
общие вопросы касающиеся разработки прогнозирующих систем.
Во второй главе мы обсуждаем известные модели НС: модель
Маккалоха и Питтса; модель Розенблата; модели Хопфилда и Больцмана; модель на основе обратного распространения. Рассмотрена
структура и особенности каждой из моделей. Перечислены основные
задачи решаемые на основе НС, описаны способы реализации НС. Проведен анализ известных моделей НС с точки зрения решения решения
задачи прогнозирования.
В третьей главе описан способ прогнозирования с помощью НС,
основанный на методе окон. Также приведен обзор применения НС в
финансовой сфере.
В четвертой главе мы приводим детальное описание метода обратного распространения - способа обучения многослойных НС. Подробно описана НС для распознавания рукописных цифр и и процесс ее
обучения. В главе также проведена современная оценка

• подписаться на рассылку. • добавить в избранное. • нашли ошибки ?

Это место