title: Time series prediction for limited source data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гришутин Виталий Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Grisutin Vitalij Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054642
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26469
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе реализованы несколько основных моделей регрессии и нейронных сетей для прогнозирования временных рядов небольшой длины. Был написан краткий обзор для каждой модели прогнозирования с точки зрения малого объема исходных данных. Затем модели были проверены на большом количестве временных рядов. Для каждой модели были подобраны параметры, которые дают лучшую среднюю точность прогноза. Затем был проведен сравнительный анализ моделей и, как результат, были выявлены лучшие модели для прогнозирования временных рядов малой длины для представленных исходных данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, several basic regression models and neural networks are implemented for predicting short time series forecasting. A brief review was written for each forecasting model in terms of the small amount of input data. Then the models were tested on a large number of time series. For each model, parameters were selected that give the best average forecast accuracy. Then, a comparative analysis of the models was carried out and, as a result, the best models were identified for short time series forecasting for the presented initial data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Временной ряд
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: малая длина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модели регрессии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: short length
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Time series prediction for limited source data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование временных рядов при небольших объемах исходных данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Grisutin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26469/1/VKR_Grisutin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,08 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_Grisutin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26469/2/reviewSV_OTZYV_Grisutin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 95,03 kB