Details

Title Прогнозирование временных рядов с использованием нейронной сети: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators Лавров Андрей Денисович
Scientific adviser Шашихин Владимир Николаевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects временные ряды ; нейронные сети ; прогнозирование ; нелинейные системы ; математическое моделирование ; time series ; forecasting ; nonlinear system ; methematical modeling
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.02
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr25-34
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\34152
Record create date 2/26/2025

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена разработке и анализу методов прогнозирования временных рядов, использующих концепции нейронной сети, для улучшения точности и надежности прогнозов в различных прикладных областях. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие шаги: 1. Провести обзор литературы по теме прогнозирования временных рядов с использованием нейронной сети. 2. Собрать данные временных рядов, которые будут использоваться для анализа. 3. Реализовать систему для прогнозирования временных рядов. 4. Провести анализ полученных результатов. 5. Сформулировать выводы на основе проведенного исследования и предложить рекомендации для дальнейших исследований.

The given work is devoted development and analysis of time series forecasting methods using chaotic dynamics concepts to improve the accuracy and reliability of forecasts in various application areas. To achieve this goal, you must complete the following steps: 1. Conduct a literature review on the topic of time series forecasting using concepts of neural network. 2. Collect time series data that will be used for analysis. 3. Implement a system for forecasting time series. 4. Analyze the results obtained. 5. Formulate conclusions based on the research and offer recommendations for conducting research.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print
Internet Authorized users SPbPU
Read Print
Internet Anonymous
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
  • ГЛАВА 2. ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
    • 2.1 Методы прогнозирования временных рядов
      • 2.1.1 Методы вложения и реконструкции фазового пространства
      • 2.1.2 Нелинейные прогностические модели
      • 2.1.3 Методы расчета показателей хаоса
      • 2.1.4 Динамические системы и теоретические модели хаоса
      • 2.1.5 Методы ближайших соседей
      • 2.1.6 Алгоритмы оптимизации и поиска
    • 2.2 Сравнение методов прогнозирования
  • ГЛАВА 3. ДАННЫЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
    • 3.1 Сбор данных
  • ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
    • 4.1 Обработка данных
    • 4.2 Построение и обучение модели
      • 4.2.1 Оценка модели
    • 4.3 Тестирование системы
    • 4.4 Анализ результатов
    • 4.5 Перспективы для развития системы
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ А

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics