Рішення завдання прогнозування відіграє важливу роль у процесах стратегічного планування та оперативного управління у різних сферах господарчої діяльності. Формою прогнозування є прогнозування часових рядів, при якому актуальною проблемою залишається вибір доцільного методу серед сучасних засобів обчислювального інтелекту, таких як штучні нейронні мережі. Проблема вибору обумовлена великою кількістю параметрів та налаштувань, які залежать від особливостей прогнозованого часового ряду, та суттєво впливають на якість отриманого прогнозу. Мета роботи - аналіз методів короткострокового прогнозування нестаціонарних часових рядів з використанням моделей штучних нейронних мереж, таких як багатошаровий персептрон та довга короткострокова пам'ять. Об'єктом дослідження є процес прогнозування часових рядів. Предметом дослідження є використання моделей штучних нейронних мереж для короткострокового прогнозування. Експериментальні дослідження показали, що середня помилка при прогнозуванні за допомогою запропонованих засобів на 2 - 6 % нижче у порівнянні з використанням поширених традиційних моделей. Висновок: отримані результати підтверджують перевагу використання моделей MLP та LSTM перед прогнозуванням на основі методів, обраних для аналізу у M3-Competition.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Іващенко Георгій Станіславович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"