Отрывок: 27 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для сети RBF Рисунок 3.28 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для сети HRBF 59 Рисунок 3.29 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для TSK Меньший коэффициент обучения ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБербасов О. Д.ru
dc.contributor.authorЛёзина И. В.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 информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialзадачи прогнозирования временных рядовru
dc.coverage.spatialпрогнозыru
dc.coverage.spatialэквидистантные временные рядыru
dc.coverage.spatialфункция активацииru
dc.coverage.spatialкоэффициент Тейлаru
dc.coverage.spatialобучающая выборкаru
dc.coverage.spatialокно прогнозаru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorБербасов О. Д.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200904140137ru
dc.identifier.citationБербасов, О. Д. Исследование применения нейронных сетей HRBF и TSK при решении задачи прогнозирования временных рядов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / О. Д. Бербасов ; рук. работы И. В. Лёзина ; 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, 2020. - on-lineru
dc.description.abstractВ данной выпускной квалификационной работе магистра проводится исследование применения нейронных сетей для решения задачи прогнозирования эквидистантных временных рядов. Для оценивания качества получаемого прогноза используется значение MAE и коэффициента Тейла. Целью данной работы является разработка автоматизированной системы прогнозирования временных рядов с использованием нейронных сетей TSK, RBF и HRBF. В рамках выпускной работы проведено исследование точности прогнозирования временных рядов при использовании перечисленных нейронных сетей и выборе различных значений их параметров. Автоматизированная система реализована с использованием средств языка программирования C# в среде разработки Microsoft Visual Studio 2019.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб)ru
dc.titleИсследование применения нейронных сетей HRBF и TSK при решении задачи прогнозирования временных рядовru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart27 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для сети RBF Рисунок 3.28 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для сети HRBF 59 Рисунок 3.29 – Зависимость коэффициента Тейла от коэффициента обучения для TSK Меньший коэффициент обучения ...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Бербасов_Олег_Дмитриевич_Исследование_применения_нейронных_сетей.pdf2.25 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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