Отрывок: MAE вычисляется как среднее арифметическое всех абсолютных разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями [12]. Формула для вычисления MAE ∑| | ∑| ̅| MAE имеет явное преимущество перед MSE в том, что она не учитывает выбросы, которые могут значительно увеличить отклонение. Это делает MAE более надежной оценкой. В системе буду...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМедов Д. А.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialбиржевые индексыru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialпрогнозирование биржевых индексовru
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сетиru
dc.creatorМедов Д. А.ru
dc.date.accessioned2023-10-06 16:07:30-
dc.date.available2023-10-06 16:07:30-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20230927133348ru
dc.identifier.citationМедов, Д. А. Исследование моделей нейронных сетей для решения задачи прогнозирования биржевых индексов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата), профиль "Информационные системы и технологии" / Д. А. Медов ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2023. - 1 файл (2,3 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-modelei-neironnyh-setei-dlya-resheniya-zadachi-prognozirovaniya-birzhevyh-indeksov-106053-
dc.description.abstractЦелью данной работы является анализ моделей нейронных сетей для решения задачи прогнозирования биржевых индексов. Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: − получение и нормализация данных для обучения и тестирования; − построение и обучение модели радиально базисной нейронной сети; − построение и обучение модели многослойного персептрона;− вывод результатов работы моделей нейронной сети.Интеллектуальная система разработана на языке Python версии 3.7 в среде разработки Visual Code для работы под управлением любой операционной системы.Тестирование спроектированной системы производилось сиспользованием реальных наборов данных, полученных c сайта https://finance.yahoo.comru
dc.titleИсследование моделей нейронных сетей для решения задачи прогнозирования биржевых индексовru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartMAE вычисляется как среднее арифметическое всех абсолютных разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями [12]. Формула для вычисления MAE ∑| | ∑| ̅| MAE имеет явное преимущество перед MSE в том, что она не учитывает выбросы, которые могут значительно увеличить отклонение. Это делает MAE более надежной оценкой. В системе буду...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Медов_Денис_Андреевич_Исследование_моделей_нейронных_сетей.pdf2.38 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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