No abstract

институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», Муром, Россия Аннотация Прогнозирование изменений параметров временных рядов является актуальной задачей при мониторинге исследуемых процессов в цифровых информационных системах управления при исследовании проблем увеличения горизонта предсказания и минимизации погрешности прогноза. В работе исследуются алгоритмы прогноза, основанные на моделях, воспроизводящих динамику временного ряда в форме искусственных нейронных сетей. Получены уравнения функционирования и обучения искусственной нейронной сети в матричной форме, получен алгоритм обратной подстановки, с помощью которого можно увеличить глубину прогноза. В работе представлено решение задачи прогноза, состоящее в нахождении оценок предсказания посредством минимизации функции потерь-квадрата нормы отклонения оценок от наблюдаемых значений временного ряда и в определении коэффициентов модели алгоритмом обучения искусственных нейронных сетей итерационным методом обратного распространения ошибок. Применение разработанных алгоритмов позволило построить структурную схему реализации нейросетевого прогнозирования, с помощью которого можно получить достаточно точное представление об изменениях параметров временных рядов в системах мониторинга исследуемых процессов по критериям длительности и минимизированной погрешности получения прогноза. Ключевые слова: прогнозирование, информационные системы управления, функциональный ряд, нейронная сеть, временной ряд, трехслойный персептрон. Цитирование: Кропотов, Ю.А. Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах / Ю.А. Кропотов,

No abstract

No abstract

No abstract