Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения

doi:10.17223/19988605/62/5

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения	873 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/62/5

#бинарное прогнозирование

#нейронные сети вероятностные

#логистическая регрессия

#динамические показатели

Title: Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения
Title: The binary forecasting of dynamic indicators based on machine learning methods
Creator: Краковский, Юрий Мечеславович
|
Куклина, Ольга Константиновна
Date: 2023
DOI: 10.17223/19988605/62/5
Description: Рассмотрена задача бинарного прогнозирования динамических показателей на основе машинного обучения с приложением к задаче перевозки грузов железнодорожным транспортом. В качестве методов выбраны вероятностная нейронная сеть и логистическая регрессия. Бинарное прогнозирование заключается в оценке прогнозных значений показателя на основе вероятностей принадлежности одному из двух интервалов. Так как при такой процедуре определяется не само будущее значение показателя, а то, в каком интервале оно будет находиться, такое прогнозирование называют бинарным, или интервальным. Программное обеспечение разработано на языке программирования Python с применением сторонних библиотек с открытым исходным кодом. Тестирование созданного программно-алгоритмического обеспечения по реальным исходным данным перевозочного процесса показало высокую точность бинарного прогнозирования и на ос-нове вероятностной нейронной сети, и на основе логистической регрессии.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 62. С. 50-55
Language: rus