title: Forecast future income based on machine learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Матвеева Елена Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Matveeva Elena Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тань Чжицзюнь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tan Cziczun
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:53:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:53:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 088937
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41156
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Эта диссертации посвящена изучению машинного обучения и нейронных сетей для прогнозирования.
  Актуальность исследования заключается в том, что неравенство доходов, препятствующее инвестированию в образование и реальный капитал, может привести к социальной нестабильности и замедлению экономического роста. В то же время также есть надежда, что с помощью этого набора процессов и методов прогнозирования все предприятия и даже отдельные лица смогут прогнозировать будущие данные с помощью методов, обсуждаемых в этой статье, чтобы принимать правильные решения. Поэтому для достижения этого исследования необходимо использовать традиционные алгоритмы машинного обучения, а также популярные в настоящее время методы прогнозирования нейронных сетей.
  Первая глава ''обзор методов прогнозирования'' посвящена алгоритмам, использованным в этой статье: Xgboost, полиномиальная регрессия, BPNN, LSTM, этим четырем алгоритмам. Описаны введение и основные принципы этих алгоритмов. Во второй главе ''Подготовка данных'' в основном излагается набор данных и обработка данных, в основном включая описание набора данных, предварительную обработку данных и проектирование признаков. В третьей главе "Результаты" описано, как настроить параметры модели для получения наилучших результатов. В то же время, поскольку модель LSTM дает наилучший эффект в этой статье, я дополнительно оптимизирую модель LSTM. Через оптимизацию кита WOA алгоритм автоматического поиска оптимальных параметров, тем самым оптимизируя модель LSTM.
  Результаты исследования показывают, что LSTM и оптимизированный WOA-LSTM могут хорошо решить проблему прогнозирования доходов, и результаты лучше, чем полиномиальная регрессия, Xgboost, BPNN. В то же время излагаются и недостатки модели WOA-LSTM. Процессы и методы, разработанные на основе результатов исследований, позволят любому делать прогнозы относительно данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper is devoted to the study of machine learning and neural networks for prediction.
  The relevance of the research is that income inequality, which hinders investment in education and real capital, can lead to social instability and slower economic growth. At the same time, it is also hoped that with the help of this set of forecasting processes and methods, all enterprises and even individuals can predict future data through the methods discussed in this paper, so as to make correct decisions. Therefore, it is necessary to use traditional machine learning algorithms as well as the currently popular neural network prediction methods to achieve this research.
  The first chapter ''Overview of Prediction Methods'' focuses on the algorithms used in this paper: Xgboost, Polynomial Regression, BPNN, LSTM, these four algorithms. The introduction and basic principles of these algorithms are described. The second chapter " Data preparation" mainly expounds the data set and data processing, mainly including data set description, data preprocessing and feature engineering. The third chapter "Results" describes how to adjust the parameters for the model to obtain the best results. At the same time, since the LSTM model has the good effect in this paper, I further optimize the LSTM model. Through the WOA whale optimization algorithm, which automatic find the optimal parameters, thereby optimizing the LSTM model.
  The research results show that LSTM and the optimized WOA-LSTM can solve the income prediction problem well, and the results are better than polynomial regression, Xgboost, BPNN. At the same time, the shortcomings of the WOA-LSTM model are also expounded. Processes and methods developed based on research findings will enable anyone to make predictions about the data.
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: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Xgboost
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полиномиальная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BPNN
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: WOA-LSTM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural Network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Xgboost
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Polynomial Regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BPNN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: WOA-LSTM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecast future income based on machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогноз будущих доходов на основе машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Tan_Cziczun.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41156/2/VKR_Tan_Cziczun.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,62 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Tan_VM5503.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41156/3/reviewSV_Otzyv_Tan_VM5503.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 140,93 kB
resources.filename: reviewSV_st088937_Tan_Cziczun_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41156/4/reviewSV_st088937_Tan_Cziczun_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,97 kB