Перепелица, В. А. Предпрогнозный анализ и прогнозирование временного ряда на базе методов нелинейной динамики [Текст] / В. А. Перепелица, И. В. Кошелев, Ф. Б. Тебуева> // Известия ВУЗов Северо-Кавказского региона. Общественные науки. Приложение. - 2006. - N 1. - С. . 20-29. - Библиогр.: с. 29. - s, 2006, , rus. - RUMARS-skop06_000_001_0020_1. - Зональная научная библиотека Ростовского государственного университета. - N 1. - С. 20-29. - skop06_000_001_0020_1, 1, 20-29
Рубрики: Экономика--Экономика строительства Кл.слова (ненормированные): временные ряды -- методы нелинейной динамики -- предпрогнозные характеристики временных рядов -- прогнозирование временных рядов Аннотация: Выявление предпрогнозных характеристик временных рядов (ВР) индекса цен на стройматериалы с помощью методов нелинейной динамики для обеспечения надежности дальнейшего их прогнозирования на базе инструментария клеточного автомата. Доп.точки доступа: Кошелев, И. В.; Тебуева, Ф. Б. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Козадаев, А. С. (аспирант). Методика определения качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов [Текст] / Козадаев А. С.> // Аспирант и соискатель. - 2008. - N 2. - С. 175-180 : 4 рис. - Библиогр.: с. 180 (5 назв. ). - Библиотека Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса. - code, asps. - year, 2008. - no, 2. - ss, 175. - ad. - d, 2008, ####, 0. - RUMARS-asps08_no2_ss175_ad1 . - ISSN 1608-9014
Рубрики: Вычислительная техника Математическое обеспечение (Программирование) Кл.слова (ненормированные): сетевые модели -- нейронные сети -- нейросетевые модели -- нейрокомпьютерные технологии -- обучающие выборки -- прогнозирование временных рядов -- временные ряды -- искусственные нейронные сети Аннотация: Цель работы - проверка необходимости предварительной оценки качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов и разработка методики определения качества обучающей выборки. |
Козадаев, А. С. (аспирант). Методика определения качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов [Текст] / Козадаев А. С.> // Аспирант и соискатель. - 2008. - N 2. - С. 175-180 : 4 рис. - Библиогр.: с. 180 (5 назв. ). - Библиотека Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса. - code, asps. - year, 2008. - no, 2. - ss, 175. - ad. - d, 2008, ####, 0. - RUMARS-asps08_no2_ss175_ad1 . - ISSN 1608-9014
Рубрики: Вычислительная техника Математическое обеспечение (Программирование) Кл.слова (ненормированные): сетевые модели -- нейронные сети -- нейросетевые модели -- нейрокомпьютерные технологии -- обучающие выборки -- прогнозирование временных рядов -- временные ряды -- искусственные нейронные сети Аннотация: Цель работы - проверка необходимости предварительной оценки качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов и разработка методики определения качества обучающей выборки. |
Бернасовская, Л. И. (канд. экон. наук, доц.). Прогнозирование макроэкономических показателей на основе декомпозиции [Текст] / Бернасовская Л. И., Кормановская И. Р., Птицына Е. В.> // Аспирант и соискатель. - 2009. - N 6. - С. 18-22 : 2 табл., 2 рис. - Библиогр.: с. 22 (3 назв. ) . - ISSN 1995-0055
Рубрики: Экономика--Новгородская область--Россия Внутрифирменное управление. Менеджмент Кл.слова (ненормированные): декомпозиция -- методы прогнозирования -- прогнозирование развития -- прогнозирование временных рядов -- прогнозирование спроса -- аддитивные модели -- мультипликативные модели Аннотация: Рассмотрен метод декомпозиции и его преимущества перед другими методами прогнозирования. Приведена методика получения прогнозных значений. На основе данных по Новгородской области выполнен прогноз показателей численности граждан, имеющих статус безработных и потребность предприятий в работниках по мультипликативной и аддитивной моделям. Доп.точки доступа: Кормановская, И. Р. (канд. экон. наук, доц.); Птицына, Е. В. (аспирант) |
Бернасовская, Л. И. (канд. экон. наук, доц.). Прогнозирование макроэкономических показателей на основе декомпозиции [Текст] / Бернасовская Л. И., Кормановская И. Р., Птицына Е. В.> // Аспирант и соискатель. - 2009. - N 6. - С. 18-22 : 2 табл., 2 рис. - Библиогр.: с. 22 (3 назв. ) . - ISSN 1995-0055
Рубрики: Экономика--Новгородская область--Россия Внутрифирменное управление. Менеджмент Кл.слова (ненормированные): декомпозиция -- методы прогнозирования -- прогнозирование развития -- прогнозирование временных рядов -- прогнозирование спроса -- аддитивные модели -- мультипликативные модели Аннотация: Рассмотрен метод декомпозиции и его преимущества перед другими методами прогнозирования. Приведена методика получения прогнозных значений. На основе данных по Новгородской области выполнен прогноз показателей численности граждан, имеющих статус безработных и потребность предприятий в работниках по мультипликативной и аддитивной моделям. Доп.точки доступа: Кормановская, И. Р. (канд. экон. наук, доц.); Птицына, Е. В. (аспирант) Нет сведений об экземплярах (Нет сведений об источнике) |
Сандуляну, Л. Н. (студент). Выбор признаков в авторегрессионных задачах прогнозирования [Текст] / Л. Н. Сандуляну, В. В. Стрижов> // Информационные технологии. - 2012. - № 7. - С. 11-15. - Библиогр.: с. 15 (15 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Математика Вычислительная математика Кл.слова (ненормированные): регрессионный анализ -- метод Белсли -- Белсли метод -- шаговая регрессия -- линейная регрессия -- прогнозирование временных рядов -- временные ряды -- вычислительные эксперименты Аннотация: Исследуется проблема выбора модели оптимальной сложности при авторегрессионном прогнозировании. Доп.точки доступа: Стрижов, В. В. (кандидат физико-математических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Китов, Виктор Владимирович. Исследование прогнозирования временных рядов с использованием статистических методов, методов машинного обучения и глубокого обучения: исторические аспекты [Text] / В. В. Китов, М. В. Мишустина, А. О. Устюжанин> // Вопросы истории. - 2022. - № 4, ч. 2. - С. 201-218 : 5 табл. - Библиогр. в примеч. - Примеч.: с. 217-218 . - ISSN 0042-8779
Рубрики: Экономика Математическая экономика. Эконометрика Кл.слова (ненормированные): временные ряды -- методы глубокого обучения -- методы машинного обучения -- прогнозирование -- прогнозирование временных рядов -- статистические методы Аннотация: Задача прогнозирования временных рядов состоит в том, чтобы выяснить, что произойдет далее в серии событий. Статья содержит обзор как традиционных исследовательских методов, так и методов глубокого обучения для прогнозирования временных рядов, а также необходимые определения и теорию, лежащую в их основе. Доп.точки доступа: Мишустина, Маргарита Владимировна; Устюжанин, Александр Олегович Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |