Electronic Archive Khmelnitskiy National University ELARKHNU
Переглянути архів ІнформаціяMetadata
| Поле | Співвідношення |
| Title | Особливості застовування нейронних мереж прямого розповсюдження для прогнозування часових рядів |
| Names |
Каштальян, А.С.
Kashtalian, A.S. |
| Date Issued | 2016 (iso8601) |
| Abstract | Стаття присвячена нейромережевому підходу прогнозування часових рядів. Розглянуто структуру нейронної мережі прямого розповсюдження, призначеної для прогнозування часових рядів, що являє собою нелінійну авторегресійну мережу з зовнішніми входами. Розглянуто вплив параметрів даної нейронної мережі та розмірів навчальної вибірки на здатність мережі до навчання. Основна увага приділена глибині занурення в ряд. Показано, що при недостатній глибині занурення нейронна мережа не здатна навчатися, в прогнозованих значеннях спостерігається відставання на горизонт прогнозування; натомість велика глибина занурення призводить до перенавчання мережі. В статті запропоновано підхід до побудови навчальної вибірки з оптимальними значеннями глибини занурення, достатньої для того, щоб навчити нейронну мережу прогнозувати часовий ряд і одночасно уникнути перенавчання. |
| Genre | Стаття |
| Topic | часовий ряд |
| Identifier | Каштальян, А.С. Особливості застовування нейронних мереж прямого розповсюдження для прогнозування часових рядів [Текст] / А. С. Каштальян // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2016. – № 6. – С. 210-215. |