Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/48667
Название: Анализ индуктивного метода прогнозирования временных рядов и поиск мета-характеристик для улучшения его репрезентативности
Авторы: Гайнудинов, Тимур Сохибназарович
Научный руководитель: Буркатовская, Юлия Борисовна
Ключевые слова: мета-характеристика; интеллектуальный анализ данных; временной ряд; прогнозирование; шум; meta-characteristic; data mining; time series; forecasting; noise
Дата публикации: 2018
Библиографическое описание: Гайнудинов Т. С. Анализ индуктивного метода прогнозирования временных рядов и поиск мета-характеристик для улучшения его репрезентативности : магистерская диссертация / Т. С. Гайнудинов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Ю. Б. Буркатовская. — Томск, 2018.
Аннотация: В диссертации рассматривается программная платформа, предназначенная для анализа временных рядов. Изучаются мета-характеристики, присутствующие и отсутствующие в данной программной платформе. В работе выявлены репрезентативные мета-характеристики для увеличения точности программной платформы. Полученные результаты позволяют увеличить базу мета-характеристик временного ряда, а также улучшить качество прогнозирования.
In the thesis, we consider a software platform designed for the time series analysis. Meta-characteristics that are present and absent in this software platform are studied. The work reveals representative meta-characteristics for increasing the accuracy of the software platform. The obtained results allow us to increase the base of meta-characteristics of the time series, and also to improve the quality of forecasting.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/48667
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU565629.pdf1,5 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.