title: Machine learning-based chaotic dynamics prediction
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Цырюльников Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Cyrulnikov Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Реутская Анастасия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Reutskaa Anastasia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Мокаев Руслан Назирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mokaev Ruslan Nazirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:47:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:47:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054385
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39623
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выполнен анализ эффективности методов машинного обучения − регрессия опорных векторов и экстремальный градиентный бустинг, и некоторых известных алгоритмов оптимизации их параметров для предсказания хаотической динамики. 
  
  Разработан и реализован алгоритм оптимизации параметров на основе метода Пауэлла и алгоритма серых волков.
  
  Реализован программный пакет для применения комбинаций изученных и разработанных методов машинного обучения и алгоритмов оптимизации их параметров.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Analysis of the efficiency of machine learning methods − support vector regression and extreme gradient boosting, in combination with well-known parameter optimization algorithms for chaotic dynamics prediction is performed. 
  
  Parameter optimization algorithm based on the Powell method and gray wolf optimizer has been developed and implemented.
  
  A software package has been implemented for the use of combinations of studied and developed machine learning methods and parameter optimization algorithms.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Хаотическая динамика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Алгоритмы оптимизации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Динамические системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Аттрактор Лоренца
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Chaotic dynamics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Optimization algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Dynamic systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Lorentz Attractor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine learning-based chaotic dynamics prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Предсказание хаотической динамики методами машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: reutskaya_vkr_mag.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39623/2/reutskaya_vkr_mag.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 790,74 kB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_NAUCNOGO_RUKOVODITELA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39623/3/reviewSV_OTZYV_NAUCNOGO_RUKOVODITELA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 220,62 kB
resources.filename: reviewSV_st054385_Reutskaa_Anastasia_Aleksandrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39623/4/reviewSV_st054385_Reutskaa_Anastasia_Aleksandrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,58 kB