Отрывок: Результаты прогнозирования будут отображены в виде графика. 1.9.6 Диаграмма деятельности Диаграмма деятельности показывает разложение некоторой деятельности на составные части и специфику её исполняемого поведения. Она позволяет детализировать особенности логической и алгоритмической реализации деятельностей системы. Диаграмма деятельности разработанной системы представлена на рисунке 1.10....
Название : Автоматизированная система прогнозирования временных рядов нейронными сетями с радиально-базисными и ядерными функциями
Авторы/Редакторы : Бербасов О. Д.
Лезина И. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Бербасов, О. Д. Автоматизированная система прогнозирования временных рядов нейронными сетями с радиально-базисными и ядерными функциями : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / О. Д. Бербасов ; рук. работы И. В. Лезина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информ. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : В настоящий момент задача прогнозирования временных рядов являетсяраспространенной в различных областях человеческой деятельности.Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяавтоматизация процесса прогнозирования временных рядов нейроннымисетями с радиально-базисными и ядерными функциями.При выполнении работы была разработана автоматизированная система,позволяющая создавать, настраивать, обучать нейронную сеть и получатьпрогноз для предоставленного системе временного ряда. Так же был проведенанализ и сравнение результатов работы системы при выборе разных функцийактивации нейронной сети.Реализованная автоматизированная система позволяет загружатьвременные ряды из файлов и предоставлять их пользователю в виде графика.Начальные параметры сети выбираются случайным образом. При обучениииспользуется метод наискорейшего спуска.Обученная нейронная сеть реализует процесс прогнозированиявременного ряда. По результатам прогнозирования строится график, которыйпозволяет получить предст
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625135733
Ключевые слова: временные ряды
нейроны
радиально-базисные нейронные сети
радиально-базисные функции
нейронные сети
автоматизированные системы прогнозирования
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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