Отрывок: Объединенные выходные данные являются предсказаниями заданных учителем целевых сигналов [9]. Двунаправленные LSTMs поддерживаются в «Keras» через двунаправленный слой обертки [11]. Эта обертка принимает в качестве аргумента рекуррентный уровень (например, первый уровень LSTM). Архитектура рекуррентной нейронной сети представлена на рисунке 15. Для реализации использовался язык программирования Python и открытая нейросетевая библиотека «Keras». Рисунок 15 – Схематичн...
Название : | Реализация и исследование методов анализа и прогнозирования временных рядов |
Авторы/Редакторы : | Каткова П. В. Белоусов А. А. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2019 |
Библиографическое описание : | Каткова, П. В. Реализация и исследование методов анализа и прогнозирования временных рядов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / П. В. Каткова ; рук. работы А. А. Белоусов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2019. - on-line |
Аннотация : | Объектом исследования являются временные ряды, описывающие динамику курса валюты.Цель работы – исследовать методы прогнозирования для временных рядов и определить наилучший метод для прогнозирования курса валюты.Были изучены характеристические данные вр |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20191021155348 |
Ключевые слова: | ряд Фурье прогнозирование временных рядов моделирование нейронные сети статистический анализ |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Каткова_Полина_Валериевна_Реализация_исследование_методов.pdf | 1.74 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.