Отрывок: Модель может быть записана в следующем виде: 𝑦𝑡+1 = 𝑓(𝑥𝑡 , 𝑥𝑡−1, … , 𝑥𝑡−𝑑+1, 𝑦𝑡 , 𝑦𝑡−1, … , 𝑦𝑡−𝑑+1) (2) или может быть записана в векторной форме: 𝑦𝑡+1 = 𝑓(𝒙𝒕, 𝒚𝒕) (3) Рис. 1. Временной ряд коэффициента снижения цены контракта Здесь 𝒙𝒕 – это внешний вход прогнозной модели с таким же количеством временных точек как и 𝒚𝒕, то есть два известных временных ряда используются как незави...
Название : Выбор стратегии поведения участника электронных торгов в сфере государственных закупок с помощью прогнозирования
Авторы/Редакторы : Хицкова Ю. В.
Маковий К. А.
Астахова И. Ф.
Ефимова О. Е.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Выбор стратегии поведения участника электронных торгов в сфере государственных закупок с помощью прогнозирования / Ю. В. Хицкова, К. А. Маковий, И. Ф. Астахова, О. Е. Ефимова // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 052122.
Аннотация : В статье предложен подход к выбору стратегии участника электронных торгов в сфере государственных закупок, основанный на прогнозировании коэффициента снижения цены контракта с помощью искусственной нейронной сети.Сформулированы стратегии участия в торгах в зависимости от соотношения прогнозируемой цены контракта и себестоимости товаров, работ и услуг.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\493776
Ключевые слова: искусственный интеллект
методы искусственного интеллекта
модель NARX
методы прогнозирования
нейронные сети
прогнозирование с помощью ИНС
электронные торги
участники электронных торгов
стратегия участника электронных торгов
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-052122.pdf905.79 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.