Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети



Нейросети
Глава 1   Глава 2

 

 

Оценка модельного значения с периодом упреждения τ находим из выражения

Весьма эффективным и надежным методом прогнозирования является экспоненциальное сглаживание. Основные достоинства метода состоят в возможности учета весов исходной информации, в простоте вычислительных операций, в гибкости описания различных динамик процессов. Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Наибольшее применение метод

нашел для реализации среднесрочных прогнозов. Для метода экспоненциального сглаживания основным и наиболее трудным моментом является выбор параметра сглаживания α, начальных условий и степени прогнозирующего полинома. На рисунке 4.51 показана зависимость качества прогнозов от изменения параметра сглаживания α для адаптивной модели первого порядка, построенной для курса акций ОАО «РАО ЕЭС». Из рисунка хорошо видно, как влияет на

качество прогнозов изменение параметра сглаживания α.










Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 2