Отрывок: В качестве альтернативных были реализованы следующие подходы по прогнозированию временных рядов: Линейная регрессия– для определения тренда, Fuzzy S-model, ARIMA [5], Нейросеть LSTM архитектуры (с использованием библиотеки keras)[6]. По спрогнозированным в результате применения одного из выбранных алгоритмов точкам строится график. Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2021)...
Название : | Разработка мобильной системы интерактивного прогнозирования данных статистических графиков |
Авторы/Редакторы : | Мошкин В. С. Андреев И. А. Аверин Д. С. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Мошкин, В. С. Разработка мобильной системы интерактивного прогнозирования данных статистических графиков / В. С. Мошкин, И. А. Андреев, Д. С. Аверин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 030622. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\466117 |
Ключевые слова: | архитектура программной системы распознавание графиков функций прогнозирование временных рядов компьютерное зрение нейронные сети машинное обучение |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
55paper030622.pdf | 411.06 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.