Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №102522 от пользователя Куклачев Дмитрий

Прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей

Name: Прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей
Price: 1450.00 RUB

1 450 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 65

Год написания: 2024

Куклачев Дмитрий

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 3
1 Обзор методов прогнозирования 7
1.1 Классификация методов прогнозирования 7
1.2 Традиционные методы прогнозирования 9
1.3 Методы на основе машинного обучения 11
2 Искусственные нейронные сети 15
2.1. История и развитие ИНС 15
2.2. Основные архитектуры ИНС 16
2.3. Принципы работы ИНС 19
3 Реализация и обучение модели 22
Заключение 63
Список использованных источников и литературы 65

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В условиях стремительного развития технологий и увеличения объёмов данных, прогнозирование приобретает критическое значение в различных сферах, от экономики и медицины до экологических исследований и управления производственными процессами. Традиционные методы прогнозирования, такие как статистические модели и регрессионный анализ, зачастую не справляются с задачами высокой сложности и многомерности данных. Именно здесь на сцену выходят искусственные нейронные сети (ИНС), предлагая инновационные подходы и инструменты для повышения точности и эффективности прогнозов.
ИНС, вдохновленные биологическими процессами человеческого мозга, способны обучаться и адаптироваться на основе поступающих данных, что позволяет им справляться с задачами, которые традиционные методы решить не могут. В последние годы они стали незаменимыми в таких областях, как прогнозирование временных рядов, диагностика заболеваний, предсказание потребительского спроса и многих других.
Основное преимущество ИНС заключается не только в их высокой точности прогнозирования, но и в их гибкости и адаптивности. Они могут обрабатывать различные типы данных, включая числовые, текстовые и визуальные, что расширяет их возможности применения. Кроме того, нейронные сети могут работать в условиях неполных данных и шума, что делает их особенно полезными в реальных условиях, где идеальные данные встречаются крайне редко.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 Обзор методов прогнозирования

1.1 Классификация методов прогнозирования

Прогнозирование играет ключевую роль в различных научных и прикладных дисциплинах, и для его реализации применяются разнообразные методы. Эти методы можно классифицировать по разным критериям, включая природу данных, подход к обработке информации и используемые алгоритмы. В этом разделе рассмотрим основные группы методов прогнозирования, их особенности и области применения.
Традиционные статистические методы
Статистические методы прогнозирования базируются на математическом анализе исторических данных и включают:
Методы временных рядов: Эти методы анализируют последовательные данные во времени, выявляя закономерности и тренды. Основные техники включают скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, авторегрессионные модели (AR), интегрированные модели (ARIMA), сезонные модели (SARIMA).
Регрессионный анализ: Используется для установления зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Примеры включают линейную регрессию, множественную регрессию и логистическую регрессию.
Эконометрические модели: Применяются для анализа экономических данных и прогнозирования экономических показателей, учитывая взаимосвязь различных факторов и переменных.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1.Панфилов П.Н. Введение в нейронные сети // Современный трейдинг. – 2001. – № 2. – С. 12–17.
2.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ.– Рязань, 2003. – 140 с.
3.Комашинский , В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи./ В.И. Комашинский , Д.А Смирнов.– М:Горячая линия Телеком 2003. – 94с.
4.Нейронные сети. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.zadachi.ru/zip/ctatictika.zip
5.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
6.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Издательский дом Вильямс, 2006. 1104 с.
7.Лисичкин, В. А. Прогностика: общие понятия, объекты прогнозирования, аппарат прогнозирования, терминология / В. А. Лисичкин. – Москва : Изд-во Нотиус, 2008. – 226 с. — ISBN 974–5–9475–3478–1.
8.Мамонтов, Д. В. Классификация моделий и методик прогнозирования / Д. В. Мамонтов, Д. В. Селезнев // Образование и наука. – 2018. – Т. 2, № 12. – С. 4–8.
9.Мамонтова, М. Ю. Прогнозирование результатов обучения: проблемы и пути решения / М. Ю. Мамонтова // Образование и наука. – 2008. – № 5. – С. 44–52.
10.Wang, Z. A correction: Winograd Algorithm for 3D Convolution Neural Networks / Qiang LanHong, jun He, Chunyuan Zhang // Springer Cham. – 2017. – 386 p.
11.Wang, L. A correction: Study on Image Classification with Convolution Neural Networks / Lei Wang, Yanning Zhang, Runping Xi // Springer Berlin Heidelberg. – 2015. – 235 p.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net