Разработка библиотеки обучения нейронных сетей для решения задачи прогнозирования временных рядов

Abstract

Объект исследования: нейронные сети и их использование в прогнозировании временных рядов. Цель работы – разработка библиотеки обучения искусственной нейронной сети. Область применения: аналитика, прогнозирование, расчёты. В процессе исследования изучены методы прогнозирования, принцип работы нейронных сетей, конкурентные решения, методы повышения результатов. В результате исследования была разработана библиотека обучения нейронной сети, приложение для работы с ней и приложение для нормализации данных. Работоспособность была проверена на Proben1 и на задаче прогнозирования кассовых сборов фильмов.

Object of research: neural networks and their use in forecasting time series. The aim of the work is the development of a library for the training of an artificial neural network. Scope: analytics, forecasting, calculations. In the process of research were examided methods of forecasting, the principle of the operation of neural networks, competitive solutions, methods of increasing the results of learning. As a result of the research, a neural network training library, an application for working with it, and an application for data normalization were developed. Performance was tested on Proben1 and on the problem of forecasting box office movies.