«Программный комплекс для интерпретируемого прогнозирования временных рядов на основе значения Шэпли» (ПК-ИПВР)
Интерпретируемый искусственный интеллект Моделирование временных рядов Значения Шэпли в измерении временных рядов
Искусственный интеллект все чаще используется в прогнозировании временных рядов, но его ограничение заключается в том, что это модель «черного ящика», которая может предоставить только прогнозы, но не другую ценную информацию. ПК-ИПВР стремится решить эту проблему, предоставляя интерпретируемое решение для прогнозирования временных рядов. Реализация интерпретируемости важна, поскольку, с одной стороны, она позволяет провести анализ влияющих факторов и помогает пользователю определить, какие факторы важны для влияния на результаты прогнозирования, а с другой стороны, интерпретированные результаты могут быть использованы для управления процессом обработки данных, что, в свою очередь, повышает точность прогнозов за счет улучшения качества данных. Существующие методы объяснения имеют ряд проблем, в том числе (1) они включают только объяснения для отдельных переменных и не дают объяснений во временном ряду, и (2) они плохо адаптированы, т. е. не могут быть применены ко всем типам моделей «черного ящика».
Преимущества данной программы (по сравнению с существующими) включают:
	Реализация объяснения на измерении временного ряда. ПК-ИПВР способен показать, насколько важны исторические периоды времени для результатов прогнозирования, т. е. позволяет пользователю узнать, какие исторические периоды времени играют ключевую роль в результатах прогнозирования
	Развертывание на любом типе модели. ПК-ИПВР применимо к любой модели прогнозирования временных рядов, что позволяет адаптировать его с минимальными затратами в случае изменения модели прогнозирования.
	Повышение точности прогноза. Повышение точности на основе интерпретации ПК-ИПВР является более стабильным.
Программа «ПК-ИПВР» предназначена для интерпретации моделирования моделей искусственного интеллекта (ИИ) в задачах прогнозирования временных рядов, и возможные направления ее использования следующие:
•	Исследование причин аномальных данных: интерпретация выбросов или экстремальных значений в лабораторных или реальных данных временных рядов может помочь исследователям устранить ненормальные вмешивающиеся факторы.
•	Интерпретация во временном измерении: интерпретация моделей ИИ, т. е. показ того, как предыдущий период данных влияет на последующий период данных во временном измерении.
•	Повышение точности прогнозирования: на основе результатов интерпретации менее важные сегменты данных заменяются более важными, т. е. происходит «наращивание данных», что приводит к повышению точности прогнозирования.
20.01.07
Теория и методология информатики
Юйи
Чжан
"Отсутствует"
"Отсутствует"
КИТАЙ
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
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
1037800006089
НИКОЛАЙ
КРОПАЧЕВ
МИХАЙЛОВИЧ
Организация
Правительство Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения