| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Савицкий, Юрий Викторович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2020-06-17T07:52:23Z | |
| dc.date.available | 2020-06-17T07:52:23Z | |
| dc.date.issued | 2001 | |
| dc.identifier.citation | Головко, В. А. Использование нейронных сетей для прогнозирования хаотических временных рядов / В. А. Головко, Ю. В. Савицкий // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2001. – № 5. – С. 78–82. – Библиогр.: с. 81–82 (10 назв.) | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/6098 | |
| dc.description | Golovko, Vladimir Adamovich; Savitsky, Yuri Viktorovich. Using neural networks to predict chaotic time series | ru_RU |
| dc.description.abstract | Рассмотрен простой подход к проблеме прогнозирования хаотических процессов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей; Предложенный метод основан на переобучении нейронной сети для новой обучающей выборки, которая организуется путем добавления к исходному множеству обучения новых точек временного ряда. Количество добавляемых точек соответствует горизонту прогнозирования, который представляет собой период корректного прогноза и определяется соотношением, использующим положительные показатели Ляпунова для рассматриваемого процесса. Эксперименты с хаотическими процессами Энона и Лоренца демонстрируют увеличение горизонта прогнозирования при применении нового подхода. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.title | Использование нейронных сетей для прогнозирования хаотических временных рядов | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 681.324 | ru_RU |
