За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов

dc.contributor.authorЗинькевич, И. Э.
dc.contributor.authorКириченко, Л. О.
dc.contributor.authorРадивилова, Т. А.
dc.date.accessioned2017-04-10T12:11:48Z
dc.date.available2017-04-10T12:11:48Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionРезультаты исследования методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов, типичных для рядов конверсии в электронной коммерции, показали, что экспоненциальное сглаживание является самым простым, быстрым и удобным в настройке методом прогнозирования, однако в случае сложных или долгосрочных зависимостей становится не применим. Метод дерева решений быстрый в обучении, не сложен для понимания, но неудобен в выборе параметров и плохо работает при обучении на данных, которые имеют много признаков. Нейронная сеть является громоздкой, долгой в обучении, требует множества параметров, которые нужно подбирать, но имеет очень хорошие показатели в прогнозировании и на порядок меньшие ошибки.uk_UA
dc.description.abstractВ работе рассмотрено прогнозирование слабо коррелированных временных рядов методами экспоненциального сглаживания, нейронной сети и дерева решений на примере данных реального интернет-магазина. Рассмотрены преимущества и недостатки каждого метода.uk_UA
dc.identifier.citationИ.Э. Зинькевич. Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов. //И.Э. Зинькевич, Л.О. Кириченко, Т.А.Радивилова / Системні технології. Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. – Випуск 2 (109). - Дніпро, 2017. – С.43-50.uk_UA
dc.identifier.issn1562-9945
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/3605
dc.language.isoruuk_UA
dc.relation.ispartofseries2(109);
dc.subjectвременной рядuk_UA
dc.subjectпрогнозированиеuk_UA
dc.subjectэкспоненциальное сглаживаниеuk_UA
dc.subjectдерево принятия решенийuk_UA
dc.titleСравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядовuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
ITMM-2017.pdf
Розмір:
285.22 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: