Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
 
  • Деталі
Параметри

Прогнозування ієрархічних часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Федоренко Олег
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6354
Цитування :
Федоренко О. Прогнозування ієрархічних часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж : дипломна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Наук. кер. А. М. Коновалов. Київ, 2023. 39 с.
Робота присвячена вдосконалення моделі прогнозування ієрархічних часових рядів в рамках підходу «знизу-вгору» (bottom up approach). Проведено аналіз літератури з досліджень прогнозування ієрархічних часових рядів за допомогою нейроних мереж. Побудовані моделі прогнозування та здійснено оптимізацію їх архітектур. Підвищено точність прогнозування використовуючи подання даних у вигляді різниць та використовуючи рекурентні нейроні мережі LSTM та GRU. Здійснено аналіз впливу глибини ієрархії на основі якої здійснюється прогноз. Отримані точності результатів прогнозування на наборі «Hierarchical sales data of an Italian grocery store» які перевищують існуючі в літературі результати в рамках цього ж підходу.
Ключові слова :

ієрархічні часові ряд...

модель

прогнозування

рекурентні нейроні ме...

«знизу-вгору»

глибина ієрархії

архітектура моделі

LSTM

GRU

MASE

Галузі знань та спеціальності :
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

967.81 KB

Контрольна сума:

(MD5):eff75fc16e4706dff80d1b6d7994179c

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua