355266 работ
представлено на сайте
Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов

Диплом Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов, номер: 105366

Номер: 105366
Количество страниц: 96
Автор: marvel9
2600 руб.
Купить эту работу
Не подошла
данная работа?
Вы можете заказать учебную работу
на любую интересующую вас тему
Заказать новую работу
essay cover Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов , "
ВВЕДЕНИЕ. 4
1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. 8
1.1. Современные финансовые рынки. 8
1.2. Классификация методо...

Автор:

Дата публикации:

Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов
logo
"
ВВЕДЕНИЕ. 4
1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. 8
1.1. Современные финансовые рынки. 8
1.2. Классификация методо...
logo
144010, Россия, Московская, Электросталь, ул.Ялагина, д. 15А
Телефон: +7 (926) 348-33-99

StudentEssay

buy КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ.
  • Содержание:
    "
    ВВЕДЕНИЕ. 4
    1. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. 8
    1.1. Современные финансовые рынки. 8
    1.2. Классификация методов прогнозирования временных рядов. 10
    1.3. Статистические методы прогнозирования временных рядов. 10
    1.4. Нестатистические методы прогнозирования временных рядов. 13
    2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. 16
    2.1. Общие положения теории нейронных сетей. 16
    2.2. Особенности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. 18
    2.2.1. Модель. 18
    2.2.2. Основополагающие принципы нейровычислений. 21
    2.3. Нейросетевое прогнозирование временного ряда. 22
    2.4. Повышение эффективности прогнозирующей нейросетевой модели с помощью адаптивного распределения плотности вероятности выбора обучающего факта. 24
    3. ПРОГНОЗИРУЕМЫЕ ВЕЛИЧИНЫ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВЫХОДНЫХ ДАННЫХ 27
    3.1. Классификация рыночных ситуаций. Шаблон максимальной прибыли 27
    3.2. Аппроксимация прогнозируемых величин. Сглаженный шаблон максимальной прибыли 30
    3.3. Классификация рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней. 33
    3.4. Аппроксимация отношения текущего положения цены к коридору будущих цен 35
    4. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ОСНОВАННЫЕ НА МЕТОДЕ ОБРАТНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ 37
    4.1 Обучение нейронных сетей 37
    4.2. Алгоритм обратного распространения 38
    4.2.1 Идея создания алгоритма обратного распространения 38
    4.2.2 Описание НС и алгоритма обратного распространения 39
    4.2.3 Современная оценка алгоритма обратного распространения 41
    5. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОКОМЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. 44
    5.1. Библиотека классов. 44
    5.2. Общая характеристика. 48
    5.3. Иерархия классов. 49
    6. СОЗДАНИЕ ПО ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНЕИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 52
    6.1. Выбор среды программирования 52
    6.2. Интерфейс программы 55
    7. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 60
    7.1. Характеристика научно-исследовательских решений 60
    7.2. Этапы и трудоемкость выполнения научно-технических решений 60
    7.3. Расчет сметной стоимости научно-технической продукции 64
    Технико-экономическая и научная оценка проведенных работ 70
    7.4. Расчет экономической эффективности 71
    8. ОХРАНА ТРУДА 73
    8.1. Анализ условий труда в рабочем помещении 73
    8.2. Безопасность в производственном помещении 81
    8.3. Производственная санитария в рабочем помещении 85
    8.4. Пожарная безопасность в рабочем помещении 87
    8.5. Безопасность при чрезвычайных ситуациях 88
    Выводы 89
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ 90
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 92


    "
logo

Другие работы