Обучаемая рекуррентная нейронная сеть и модель скользящих средних
рекуррентная нейронная сеть модель скользящих средних прогнозирование, предсказание
Программа предназначена для прогнозирования процесса потребления электроэнергии.       
 Функционал:
-   импорт данных для прогноза;
- вывод на экран прогнозных графиков вместе с доверительным интервалом на выбранный промежуток времени;
-   расчёт метрик: среднеквадратичное отклонение, среднее значение.
реальная программа с помощью, которой можно осуществлять прогнозы
Анастасия
Русина
Георгиевна
Декан ФЭН
Доктор технических наук
Доцент
AAF-5238-2019
10238954500
550455
https://ciu.nstu.ru/kaf/persons/21543
0000-0002-2591-4162
РОССИЯ
Анатолий
Батаев
Андреевич
Ректор
РОССИЯ
44.35.29
Гидроэлектростанции
44.35.31
Энергетические гидросооружения и гидроузлы
44.35.01
Общие вопросы
44.09.33
Гидроэнергетические ресурсы
44.29.29
Электроэнергетические системы
02.02.IQ
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
Николай
Иванов
Анатольевич
КАЗАХСТАН
Анастасия
Русина
Георгиевна
РОССИЯ
НГТУ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный технический университет»
1025401485010
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения