Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов.
Journal Title: Системні технології - Year 2017, Vol 1, Issue 2
Abstract
В работе рассмотрено прогнозирование слабо коррелированных временных рядов методами экспоненциального сглаживания, нейронной сети и дерева решений на примере данных реального ин-тернет-магазина. Рассмотрены преимущества и недостатки каждо-го метода.
Authors and Affiliations
Илья Зинькевич, Людмила Кириченко, Тамара Радивилова
Keywords
Related Articles
- EP ID EP427718
- DOI -
- Views 93
- Downloads 0
Computer modelling bath geometry to improve energy efficiency of electric ARC furnace
The paper presents a mathematical model of heat transfer by radiation in electric arc furnace (EAF). The results of computer simulation to minimize radiation heat losses in the EAF water-cooled panels by varying the geom...
Quality control of the grinding products
The article is devoted to the development of a quality control system for jet grinding products based on the acoustic signal analysis of the mill acting zones. The dependences of the fraction particle size of various ma...
ОПТИМІЗАЦІЯ ТОПОЛОГІЇ БЕЗДРОТОВОЇ СЕНСОРНОЇ МЕРЕЖІ
Математично формалізовано задачу оптимального вибору найкращої топології бездротової сенсорної мережі при заданій множині покриттів для максимізації області покриття та визначення мі-сцезнаходження кластерних центрів.
РАЗВИТИЕ ИНСТРУМЕНТА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ – SELENIUM
Проведен анализ особенностей разных поколений популярного инструмента для автоматизации действий веб-браузера Selenium. Указаны преимущества, которые дает библиотека Selenide — обертка над Selenium WebDriver.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ САМООРГАНИЗУЮЩЕГОСЯ СЛОЯ КОХОНЕНА В СИСТЕМАХ НЕЙРОСЕТЕВОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ПО СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
При построении систем нейросетевого распознавания образов для принятия решения о состоянии производственной или социальной среды по статистической информации предложено использовать методику машинного обучения на основе...