Отрывок: Рисунок 12 – Файл структуры нейронной сети Интерфейс данной системы разработан на базе диалоговых окон графическими средствами Microsoft Visual Studio. Разработка интерфейса велась с учетом следующих принципов: простота, минимализм, дружелюбность, удобство, легкость в освоении. Интерфейс разработан на базе диалоговых окон. Главное окно программы – окно выбора режима – представлено на рисунке 13. В этом окне пол...
Название : | Автоматизированная система прогнозирования временных рядов с использованием адаптивной нейросети на основе системы нечеткого вывода |
Авторы/Редакторы : | Кривякин Д. И. Солдатова О. П. Козлова О. С. Министерство образования и науки Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) |
Дата публикации : | 2017 |
Библиографическое описание : | Кривякин, Д. И. Автоматизированная система прогнозирования временных рядов с использованием адаптивной нейросети на основе системы нечеткого вывода : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / Д. И. Кривякин ; рук. работы О. П. Солдатова; рец. О. С. Козлова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. с. - Самара, 2017. - on-line |
Аннотация : | Целью данной работы является разработка и реализация автоматизированной системы, основанной на модели адаптивной нечеткой нейросети типа ANFIS, изучение ее возможностей при решении задачи прогнозирования временных рядов, а также выявление оптимальных параметров топологии и обучения данной сети. В качестве алгоритмов обучения модели адаптивной сети ANFIS использовались алгоритм самоорганизации C-Means, алгоритм пикового группирования, метод роя частиц, алгоритм наискорейшего спуска с обратным распространением ошибки.Тестирование сети проводилось с использованием реальных данных о ценах на нефть марки Brent и потреблении электроэнергии на железных дорогах России и СССР.Система реализована на платформе .NET Framework на языке C# в интегрированной среде разработки Microsoft Visual Studio 2010 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707160259 |
Ключевые слова: | алгоритм обучения алгоритм наискорейшего спуска адаптивные сети нейронные сети обратное распространение ошибки метод роя частиц |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Кривякин_Дмитрий_Игоревич_Автоматизированная_система_прогнозирования_временных.pdf | 1.94 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.