Інформаційна технологія прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі нейронних мереж

Горбатюк, Владислав Сергійович

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Чумаченко, Олена Іллівна	-
dc.contributor.author	Горбатюк, Владислав Сергійович	-
dc.date.accessioned	2021-04-07T20:18:55Z	-
dc.date.available	2021-04-07T20:18:55Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.citation	Горбатюк, В. С. Інформаційна технологія прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі нейронних мереж : дис. … канд. техн. наук. : 05.13.06 – інформаційні технології / Горбатюк Владислав Сергійович. – Київ, 2021. – 160 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/40479	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	штучні нейронні мережі	uk
dc.subject	прогнозування нестаціонарних часових рядів	uk
dc.subject	метод групового урахування аргументів	uk
dc.subject	інформаційна технологія	uk
dc.subject	метод комбінації експертів	uk
dc.subject	м'яка кластеризація	uk
dc.subject	нелінійна оптимізація	uk
dc.subject	artificial neural networks	uk
dc.subject	non–stationary time series forecasting	uk
dc.subject	group method of data handling	uk
dc.subject	information technology	uk
dc.subject	mixture of experts method	uk
dc.subject	soft clustering	uk
dc.subject	nonlinear optimization	uk
dc.subject	искусственные нейронные сети	uk
dc.subject	прогнозирование нестационарных временных рядов	uk
dc.subject	метод группового учета аргументов	uk
dc.subject	информационная технология	uk
dc.subject	метод комбинации экспертов	uk
dc.subject	мягкая кластеризация	uk
dc.subject	нелинейная оптимизация	uk
dc.title	Інформаційна технологія прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі нейронних мереж	uk
dc.type	Thesis Doctoral	uk
dc.format.page	160 с.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject.udc	004.032.26	uk
dc.description.abstractuk	Робота присвячена розробці нових методів вирішення актуальної науково–прикладної задачі прогнозування часових рядів. Запропоновано новий загальний метод побудови прогнозуючих моделей для визначеного класу часових рядів. Розроблено нову модель штучного нейрону Sigmoid Piecewise, що підходить для опису визначеного класу часових рядів. Вдосконалено багаторядний алгоритм МГУА шляхом використання методів зворотного поширення помилки та вибіркового виключення. Запропоновано новий алгоритм м’якої кластеризації на основі моделей роздільних гіперповерхонь. На його основі розроблено метод побудови прогнозуючих моделей для визначеного класу часових рядів. Розроблено інформаційну технологію для прогнозування нестаціонарних часових рядів, яку було впроваджено для задачі прогнозування попиту на лінійку пристроїв релейного захисту МРЗС на державному підприємстві «ВО Київприлад».	uk
Appears in Collections:	Дисертації (вільний доступ) Дисертації (КТК)