Сравнение многомодельного и фаззи-нейро подходов к прогнозированию состояний нестационарных динамических систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМихалев, А. И.
dc.contributor.authorЛысая, Н. В.
dc.contributor.authorМихальов, О. I.
dc.contributor.authorЛиса, Н. В.
dc.contributor.authorMikhalev, A.
dc.contributor.authorLysaya, N.
dc.date.accessioned2015-11-26T10:36:38Z
dc.date.available2015-11-26T10:36:38Z
dc.date.issued2002
dc.description.abstractenIn this article the comparison of two approaches for forecasting the state of the nonstationary system are offered: multimodel, such as AR, MA, ARMA, that compose a linear form and fuzzy-neuro net, that trains on the basic of Markvardt algorithm. The diagrams for forecasting euro illustrate the result.uk
dc.description.abstractukУ роботi розглядаються два пiдходи до задачi передбачення нестацiонарних послiдовностей: багатомодельний, з використанням моделей типу АР, СС, АРСС, якi складають лiнiйну форму та фаззi-нейро пiдхiд - фаззi-нейро мережа, яка навчається за допомогою модифiкованого алгоритма Марквардта. Наведено приклад прогнозування ф’ючерсiв на євродоллар з використанням обох пiдходiв.uk
dc.format.pagerangeС. 137 – 145uk
dc.identifier.citationМихалев, А. И. Сравнение многомодельного и фаззи-нейро подходов к прогнозированию состояний нестационарных динамических систем / А. И. Михалев, Н. В. Лысая // Адаптивнi системи автоматичного управлiння : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2002. – № 5(25). – С. 137 – 145. - Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/14043
dc.language.isoruuk
dc.publisherСистемнi технологiїuk
dc.publisher.placeДнiпропетровськuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірникuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc681.513.6uk
dc.titleСравнение многомодельного и фаззи-нейро подходов к прогнозированию состояний нестационарных динамических системuk
dc.title.alternativeПорiвняння багатомодельного та фаззi-нейро пiдходiв до передбачення станiв нестацiонарних динамiчних системuk
dc.title.alternativeComparison of multimodel and fuzzy-neuro approaches for forecasting the state of the nonstationary systemuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
18_137.pdf
Розмір:
189.2 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 5(25)