«Программа прогнозирования стохастических процессов на основе ансамблей многослойных LSTM-архитектур»
глубокие LSTM-архитектуры ансамбли нейронных сетей
Программа предназначена для решения задач прогнозирования и классификации данных различных природы в финансовых, экологических, метеорологических и иных приложениях. Программа состоит из ряда модулей для предварительного анализа наблюдений, выбора эффективной архитектуры нейронных сетей и создания обученных моделей. Для обработки большого количества заданий предусмотрен пакетный режим обработки и очередь заданий.  Для построения прогнозов используется архитектура, состоящая из ансамбля рекуррентных нейронных сетей. На первом шаге производится обучение рекуррентной нейронной сети для получения приближенного квантильного прогноза. На втором шаге обработки данных результаты работы этой нейронной сети вместе с исходными данными подаются на вход LSTM-модели с другим набором гиперпараметров для уточнения прогноза. Подобная процедура приводит к значимому повышению точности по сравнению с базовой архитектурой.
Программа может быть использована для решения задач прогнозирования и классификации данных различных природы в финансовых, экологических, метеорологических и иных приложениях.
Сергей
Шоргин
Яковлевич
Главный научный сотрудник
Доктор физико-математических наук
Профессор
-
-
РОССИЯ
Виктор
Захаров
Николаевич
Учёный секретарь
РОССИЯ
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
27.43.51
Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
01.01.PN
MATHEMATICS, APPLIED
Андрей
Горшенин
Константинович
Разработка программного продукта
РОССИЯ
Виктор
Кузьмин
Юрьевич
Разработка программного продукта
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФИЦ ИУ РАН
Федеральное государственное  учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"
1027739314030
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения