Дослідження еволюційної нейронної мережі в задачах прогнозування в режимі реального часу

Abstract

Об’єкт дослідження – процес прогнозування часових рядів у режимі реального часу з використанням еволюційних нейронних мереж. Предмет дослідження – методологія побудови еволюційних нейронних мереж для задач прогнозування в режимі реального часу, що включає адаптивну оптимізацію параметрів та структури моделей за допомогою еволюційних алгоритмів. Мета дослідження – розробка та експериментальне обґрунтування підходу до прогнозування часових рядів у реальному часі на основі еволюційних нейронних мереж із використанням методів оптимізації гіперпараметрів і топології мережі, що забезпечує підвищену точність та швидкість адаптації моделей. Методи дослідження – методи машинного навчання для побудови та оптимізації прогнозних моделей, еволюційні алгоритми для налаштування архітектури нейромереж, методи математичної статистики для оцінки точності експериментальні дослідження ефективності навчання моделей. Наукова новизна роботи – запропоновано підхід до прогнозування часових рядів у режимі реального часу, який поєднує механізми еволюційного навчання та адаптивної оптимізації нейронних мереж. Галузь застосування – системи прогнозування у фінансовій аналітиці, енергетиці, промисловості, охороні здоров’я та інших сферах, де критично важливе точне та швидке прогнозування часових рядів у реальному часі.