Ви є тут

Повышение качества прогнозирования случайных процессов на базе гибридных нейронных сетей

Автор: 
Али Маджд Ахмад
Тип роботи: 
диссертация кандидата технических наук
Рік: 
2007
Артикул:
566568
179 грн
Додати в кошик

Вміст

Содержание стр.
Введение.
Глава 1. Методы прогнозирования временных рядов.
1.1. Виды и статистический анализ временных рядов.
1.2. Классификация методов прогнозирования временных рядов
1.3. Статистические методы прогнозирования временных рядов.
1.4. Нестатистические методы прогнозирования временных рядов
1.5. Сравнительный анализ методов прогнозирования временных рядов Глава. 2. Прогнозирование временных рядов на основе нейронных сетей
2.1. Общие положения теории нейронных сетей
2.2. Классификация нейронных сетей, сравнительный анализ существующих методов и алгоритмов обучения нейронных сетей.
2.3. Нейросетевые подходы к решению задачи прогнозирования.
2.4. Способы обеспечения и ускорения сходимости в нейросетевой модели прогнозирования.
2.5. Система прогнозирования на базе нейронных сетей СПНС
2.6. Определение архитектуры и структуры нейронной сети для решения задачи прогнозирования.
2.7. Методы повышения эффективности нейросетевого прогнозирования временных рядов
Глава. 3. Разработка алгоритмов для гибридной системы прогнозирования на базе нейронных сетей
3.1. Повышение качества прогнозирования с использованием предварительной обработки информации в гибридной системе на базе нейронных сетей ГСПНС
3.2. Алгоритмы предварительной обработки информации
3.3.Сравнительный анализ алгоритмов предварительной обработки информации в ГСПНС.
3.4. Применение ГСПНС для прогнозирования объма производства хлопковых тканей на фабрике хлопковых тканей ФХТ
3.5. Применение ГСПНС для прогнозирования объма продаж горчичной сушки во владимирском хлебокомбинате
Заключение
Список использованных источников