Отправить статью по E-mail О прогнозирование временного ряда с помощью нейронных сетей
- Авторы: Василькин Н.В., Мамедова Т.Ф.
- Выпуск: Том 3, № 23 (2015)
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 11.05.2025
- Статья одобрена: 11.05.2025
- URL: https://ogarev-online.ru/2311-2468/article/view/291237
- ID: 291237
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье решается задача о прогнозировании временного ряда. Рассматривается пример энергопотребления. Для примера проводится анализ модели экстраполяции временных рядов по выборке максимального подобия с помощью применения нейронных сетей.
Ключевые слова
Об авторах
Н. В. Василькин
Автор, ответственный за переписку.
Email: ogarevonline@yandex.ru
Россия
Т. Ф. Мамедова
Email: ogarevonline@yandex.ru
Россия
Список литературы
- Draper N. Applied regression analysis. – New York: Wiley, In press, 1981. – 693 p.
- Gheyas I. A. A Neural Network Approach to Time Series Forecasting // Proceedings of the World Congress on Engineering. – London, 2009. – pp. 1292–1296.
- Mazengia D. H. Forecasting Spot Electricity Market Prices Using Time Series Models: Thesis for the Degree of Master of Science in Electric Power Engineering. – Gothenburg: Chalmers University of Technology, 2008. – 89 p.
- Morariu N., Iancu E., Vlad S. A. A neural network model for time series forecasting // Romanian Journal of Economic Forecasting. – 2009. – No. 4. – pp. 213–223.
- Norizan M. Short Term Load Forecasting Using Double Seasonal ARIMA Model // Regional Conference on Statistical Sciences. – Malaysia, Kelantan, 2010. – pp. 57–73.
- Prajakta S. K. Time series Forecasting using Holt-Winters Exponential Smoothing // Kanwal Rekhi School of Information Technology Journal. – Boston, 2004. – pp. 1–13.
- Бокс Дж., Дженкинс Г. М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. – М.: Мир, 1974. – 406 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
- Чучуева И. А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия: автореф. дис канд. техн. наук. – Москва, 2012. – 16 с.
Дополнительные файлы
