Прогнозування ієрархічних часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж

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 еревищують існуючі в літературі результати в рамках цього ж підходу.


Ключові слова: ієрархічні часові ряди, модель, прогнозування, рекурентні нейроні мережі, «знизу-вгору», глибина ієрархії, архітектура моделі, LSTM, GRU, MASE.

Федоренко О. Прогнозування ієрархічних часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж : дипломна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Федоренко Олег. – Київ, 2023. – 39 с.