СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
1.1 Статистические методы и технический анализ
1.2 Нейронные сети
1.3 Постановка задачи прогнозирования и
сравнительный анализ методов ее решения.
1.4 Предварительная подготовка данных.
1.5 Выводы
2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ ФОРМАЛИЗОВАННОЙ МЕТОДИКИ НАСТРОЙКИ И ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
2.1 Описание разработанной методики построения нейросетевой прогнозной модели.
2.1.1 Этапы создания формализованной методики
2.1.2 Разработка метода нормировки данных
2.1.3 Определение глубины ретроспективной
выборки для обучающего примера.
2.1.4 Корректировка состава входных факторов.
2.1.5 Определение структуры нейронной сети.
2.1.6 Определение параметров обучения
2.1.7 Формирование подмножества
обучающих примеров.
2.1.8 Критерии оценки эффективности и
ограничения разработанной методики.
2.2 Новая функция ошибки и модифицированный
алгоритм обучения.
2.2.1 Функция ошибки нейрона
2.2.2 Функция суммарной ошибки и критерий
останова
2.2.3 Модифицированный алгоритм обучения
2.3 Анализ современных программных продуктов для создания нейросетевой модели
2.4 Выводы.
3 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ игоРгойпог
3.1 Информационные системы и их применение в задачах прогнозирования.
3.2 Структура информационной системы реализующей нейросетевую прогнозную модель КеигоРгоог1
3.3 Функционирование информационной системы прогнозирования в рядах динамики.
3.4 Выводы
4 ЭКПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДИКИ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ игоРппог1.
4.1 Описание решаемой задачи прогнозирования
4.2 Описание ряда проведенных экспериментов
и их результаты.
4.3 Графическая иллюстрация динамики временных рядов факторов, значимо влияющих на прогнозируемую величину.
4.4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Київ+380960830922