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...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 62. С. 50-55 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001000293 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | 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. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 10 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |