Разработка нейронной сети для решения задач прогнозирования. Магистерская диссертация

Abstract

В настоящее время для изучения свойств сложных систем, в том числе и при экспериментальных исследованиях, широко используется подход, основанный на анализе сигналов, произведенных системой. Это очень актуально в тех случаях, когда математически описать изучаемый процесс практически невозможно, но в нашем распоряжении имеется некоторая характерная наблюдаемая величина. В данной работе описывается интервальное прогнозирование таких процессов и выделение их основных характеристик на базе набора статистических данных. В качестве модели представления этих данных взят временной ряд, который принято моделировать, используя понятие случайного процесса.