Гибридная модель прогнозирования промышленных показателей
Машинное обучение Нейронные сети Регрессионное дерево решений Прогнозирование
Программа позволяет осуществлять сценарное прогнозирование показателей промышленности на основе сразу нескольких методов машинного обучения и позволяет выбрать наиболее точный и подходящий метод прогнозирования под конкретный показатель. Модуль разработан на языке Python 3.7. В основе модуля лежат библиотеки Pandas, numpy и Scikit-learn. В модели прогнозирования реализованы следующие методы машинного обучения: искусственные нейронные сети (многослойный персептрон), регрессионное дерево решений, случайный лес, метод ближайшего соседа и метод опорных векторов. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: • загрузка данных; • выбор модели прогнозирования; • подбор параметров выбранной модели прогнозирования; • выбор метода обучения; • расчет прогноза; • выгрузка результатов.
Использование РИД позволит производить точное сценарное прогнозирование промышленных показателей. Модель может быть внедрена как в существующие системы поддержки принятия решений, так и в разрабатываемые.
Тимур
Садыков
Мрадович
Профессор
Доктор физико-математических наук
Доцент
D-6619-2015
35605379800
6281-5860
0000-0003-0741-2318
РОССИЯ
Виталий
Минашкин
Григорьевич
Проректор
РОССИЯ
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Виктория
Савинова
Михайловна
РОССИЯ
Ольга
Китова
Викторовна
РОССИЯ
Сергей
Ярушев
Александрович
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г.В. Плеханова"
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова"
1037700012008
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения