Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения

Рассмотрена задача бинарного прогнозирования динамических показателей на основе машинного обучения с приложением к задаче перевозки грузов железнодорожным транспортом. В качестве методов выбраны вероятностная нейронная сеть и логистическая регрессия. Бинарное прогнозирование заключается в оценке п...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 62. С. 50-55
Main Author: Краковский, Юрий Мечеславович
Other Authors: Куклина, Ольга Константиновна
Format: Article
Language:Russian
Subjects:
Online Access:http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001000293
Перейти в каталог НБ ТГУ
Description
Summary:Рассмотрена задача бинарного прогнозирования динамических показателей на основе машинного обучения с приложением к задаче перевозки грузов железнодорожным транспортом. В качестве методов выбраны вероятностная нейронная сеть и логистическая регрессия. Бинарное прогнозирование заключается в оценке прогнозных значений показателя на основе вероятностей принадлежности одному из двух интервалов. Так как при такой процедуре определяется не само будущее значение показателя, а то, в каком интервале оно будет находиться, такое прогнозирование называют бинарным, или интервальным. Программное обеспечение разработано на языке программирования Python с применением сторонних библиотек с открытым исходным кодом. Тестирование созданного программно-алгоритмического обеспечения по реальным исходным данным перевозочного процесса показало высокую точность бинарного прогнозирования и на ос-нове вероятностной нейронной сети, и на основе логистической регрессии.
Bibliography:Библиогр.: 10 назв.
ISSN:1998-8605