Разработка и построение прогностических моделей на основе нейронной сети в аналитической платформе Deductor - курсовая работа (Теория) по программному обеспечению, программированию

 

Тезисы:

  • Нейронные сети - это очень мощный и гибкий механизм прогнозирования.
  • Оставим настройки процесса обучения нейронной сети на 5-ом шаге мастера без изменений.
  • Произведем обучение нейронной сети с указанными параметрами.
  • Для проверки прогностических качеств модели используют процедуру кросс-проверки.
  • Рисунок 6 - Диаграмма рассеяния построенной нейросети.
  • Рисунок 7 - Таблица значений построенной нейросети.
  • Рисунок 8 - График изменения значений построенной нейросети.
  • "Наивная" модель прогнозирования.
  • Период прогнозирования - это основная единица времени, на которую делается прогноз.
  • Обобщенная структура прогностической модели представлена на Ошибка!
Читать онлайнСкачать курсовую работу (теория)

 

 

Похожие работы:

Еще похожие работы

Предметы

Все предметы »

 

 

Актуальные курсовые работы (теория) по программному обеспечению, программированию