Прогнозирование слабокоррелированных временных рядов в задачах электронной коммерции

Зинькевич, И. Э.; Кириченко, Л. О.; Радивилова, Т. А.

Публікація:
Прогнозирование слабокоррелированных временных рядов в задачах электронной коммерции

dc.contributor.author	Зинькевич, И. Э.
dc.contributor.author	Кириченко, Л. О.
dc.contributor.author	Радивилова, Т. А.
dc.date.accessioned	2017-04-10T12:21:35Z
dc.date.available	2017-04-10T12:21:35Z
dc.date.issued	2017
dc.description	В работе проведен сравнительный анализ прогнозирования методами экспоненциального сглаживания, нейронной сети долго-краткосрочной памяти и дерева решений, на основе данных реального интернет-магазина. В результате анализа прогнозов было установлено, что метод экспоненциального сглаживания, не смотря на свою простоту и не требовательность в количестве данных, по которым будет построен прогноз, имеет в большинстве случаев наименьшие погрешности прогнозируемых значений, но в то же время, некоторые прогнозные значения значительно удалены от реальных.	uk_UA
dc.description.abstract		uk_UA
dc.identifier.citation	И.Э. Зинькевич. Прогнозирование слабокоррелированных временных рядов в задачах электронной коммерции. // И.Э. Зинькевич, Л.О. Кириченко, Т.А.Радивилова / Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ’2017: тези доповідей Дев’ятої міжнародної науково-практичної конференції (Дніпро, 28 – 30 березня 2017 р.), Дніпро: НМетАУ, 2017. – C.116.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/3606
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.subject	временные ряды	uk_UA
dc.subject	прогнозирование временных рядов	uk_UA
dc.title	Прогнозирование слабокоррелированных временных рядов в задачах электронной коммерции	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
dspace.entity.type	Publication