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...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 62. С. 50-55 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001000293 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 03584nab a2200349 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha001000293 | ||
| 005 | 20230419171609.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 230414|2023 ru s c rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.17223/19988605/62/5 |2 doi | |
| 035 | |a koha001000293 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Краковский, Юрий Мечеславович |9 300983 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Бинарное прогнозирование динамических показателей на основе методов машинного обучения |c Ю. М. Краковский, О. К. Куклина |
| 246 | 1 | 1 | |a The binary forecasting of dynamic indicators based on machine learning methods |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 10 назв. | ||
| 520 | 3 | |a 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. | |
| 653 | |a бинарное прогнозирование | ||
| 653 | |a нейронные сети вероятностные | ||
| 653 | |a логистическая регрессия | ||
| 653 | |a динамические показатели | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах |9 883237 | |
| 700 | 1 | |a Куклина, Ольга Константиновна |9 883238 | |
| 773 | 0 | |t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика |d 2023 |g № 62. С. 50-55 |x 1998-8605 |w 0210-40860 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001000293 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=1000293 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 1000293 |d 1000293 | ||
| 039 | |b 100 | ||