У роботі було досліджено класичну модель прогнозування типу SARIMA та проведено аналіз часового ряду погодинного електроспоживання. Було написано програму для прогнозування часових рядів за допомогою нейронної мережі прямого поширення, що навчена методом зворотного розповсюдження помилки. Зроблено прогноз за допомогою моделі прогнозування SARIMA. Порівняно результати роботи нейронної мережі з результатами роботи класичної моделі прогнозування SARIMA
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
В статье показана возможность применения адаптивной нейронной сети для прогнозирования в режиме реал...
Проведен анализ архитектуры нейронной сети ARTMAP, обрабатывающей нестационарные последовательности,...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
Дипломну магістерську роботу присвячено дослідженню та створенню спрощеної і більш точної моделі для...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
Показана возможность применения многослойной нейронной сети прямого распространения для идентификаци...
Разработана методика исследования температурных временных рядов с использованием нейронных сетей. В...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
В статье показана возможность применения адаптивной нейронной сети для прогнозирования в режиме реал...
Проведен анализ архитектуры нейронной сети ARTMAP, обрабатывающей нестационарные последовательности,...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
The article describes the main features of different neural structures that are used for time series...
Дипломну магістерську роботу присвячено дослідженню та створенню спрощеної і більш точної моделі для...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
The paper presents a new solution of the problem of normalization of the input vectors for neural n...
Показана возможность применения многослойной нейронной сети прямого распространения для идентификаци...
Разработана методика исследования температурных временных рядов с использованием нейронных сетей. В...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
The task of compressed nonlinear time series prediction with nonstationary characteristics is solved...
В статье показана возможность применения адаптивной нейронной сети для прогнозирования в режиме реал...
Проведен анализ архитектуры нейронной сети ARTMAP, обрабатывающей нестационарные последовательности,...