Вы здесь

Краткосрочное прогнозирование на основе технологии нейросетевого пространственно-параметрического моделирования

Автор: 
Гордиенко Владимир Алексеевич
Тип работы: 
кандидатская
Год: 
2011
Количество страниц: 
152
Артикул:
27661
179 грн
Добавить в корзину

Содержимое

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Анализ проблемы прогнозирования
1.1 Общие принципы прогнозирования
1.2 Классификация по степени формализации.
1.3 Эвристическая методика прогнозирования
1.4 Методика прогнозирования на основе статистической регрессионной модели.
1.5 Метод нейронных сетей.
1.6 Прогнозирование на основе метода негармонического разложения
ценового тренда.
2 Управление и принятие решения
2.1 Концепции системного анализа и управления.
2.2 Проблемы эволюции недвижимости в пространстве и времени
2.3 Концепция стоимости недвижимости в пространстве и времени
2.4 Виды управления недвижимостью
2.5 Модели управления недвижимостью.
2.6 Организационные вопросы управления
2.7 Принятие управленческого решения
3 Системный анализ объекта исследования
3.1 Системный подход к исследованию рынка недвижимости
3.1.1 Структура системы и классификация объектов
3.1.2 Декомпозиция процессов функционирования.
3.1.3 Особенности рынка недвижимости
3.1.4 Рынок недвижимости как интегрированная категория рынка.
3.2 Моделирование рынка недвижимости.
3.2.1 Общие положения построения модели рынка недвижимости
3.2.2 Математические основы построения дискретных пространственнопараметрических моделей
3.2.3 Классификация объектов по качеству.
3.2.4 Разделение объектов на группы по размеру.
3.2.5 Зонирование территории города
Выводы.
4 Реализация метода прогнозирования индикаторов рынка недвижимости
4.1 Постановка задачи
4.2 Структура базы данных
4.3 Методология построения дискретной
пространственнопараметрической модели.
4.4 Статистическая обработка данных.
4.4.1 Построение ДППМ для текущего временного отрезка.
4.4.2 Двумерное разложение ДППМ.
4.4.3 Подготовка и нормализация данных
4.5 Интеллектуальная обработка данных.
4.5.1 Обучение множества нейронных сетей по всей предыстории.
4.5.2 Оценка качества обучения и выбор наиболее удачных сетей
при помощи корреляционного анализа
4.6 Регрессионное моделирование.
4.7 Сравнение полученных результатов с другими методами.
4.8 Критерии эффективности для данной задачи
4.9 Применение данного метода в других областях пауки.
Заключение.
Список использованных источников