Анализ и исследование методов и алгоритмов прогнозирования многомерных временных последовательностей
Анализ способов повышения эффективности прогнозирования временных последовательностей с использованием регрессионного моделирования. Процедуры преобразования и чистки данных, импортированных из исходного хранилища. Основные преимущества системы ProSmart.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Программирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Репченкова А.Ю. |
| Дата добавления | 10.03.2019 |
| Размер файла | 279,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Формализованное описание закона Pearson Type V. Характеристика методов получения выборки с распределением Pearson Type V. Исследование временных рядов с шумом заданным Rayleigh. Экспериментальное исследование средней трудоемкости Pirson Type V и Rayleigh.
курсовая работа [4,5 M], добавлен 20.06.2010Разработка системы прогнозирования временных рядов динамики продаж товаров с учетом факторов влияния ForExSal, предназначенной для определения краткосрочного прогноза предполагаемого спроса. Анализ концептуальной и функциональной схемы работы системы.
отчет по практике [1,9 M], добавлен 27.03.2011Роль, место, структура прогнозирования и предсказывания в информационно-аналитической работе. Характеристика его методов: имитационного моделирования, морфологического анализа,"дерева целей", неформального прогнозирования. Основные правила их составления.
контрольная работа [90,3 K], добавлен 19.04.2011Особенности и параметры процесса защиты информации. Оценка полноты и достоверности информации. Методы восстановления пропусков в массивах данных с использованием регрессионного моделирования. Методы структурирования данных в условиях неопределенности.
курсовая работа [89,1 K], добавлен 13.07.2011Фильтр Калмана как эффективный рекурсивный метод, оценивающий вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумленных измерений. Сравнительная характеристика алгоритмов компьютерного моделирования случайных последовательностей.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 17.06.2017Разработка исходного XML-документа, который будет содержать данные варианта. Разработка таблицы стилей XSLT для преобразования исходного XML-документа исходного XML-документ с заданной структурой. Анализ базового класса, содержащего виртуальные методы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 01.05.2019Изучение непараметрических моделей коллективного типа в задаче прогнозирования временных зависимостей. Анализ исследования и восстановления показателей преступности от следственных мероприятий. Описания руководства программиста информационной системы.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 25.09.2011Изучение возможностей среды статистических вычислений R для классификации многомерных неоднородных ассиметричных данных с помощью Expectation-Maximization (EM) алгоритмов. Использование R для анализа модели смеси вероятностных распределений (FMM).
реферат [1,8 M], добавлен 09.12.2014Методы косвенного анализа структуры знаковых последовательностей на основе состава. Анализ строя цепей событий. Выравнивание аминокислотных и нуклеотидных последовательностей. Обоснование выбора средств разработки. Программные средства разработки.
дипломная работа [3,2 M], добавлен 21.06.2013Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011
