Подходы к решению задачи прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей

Abstract

В статье предлагается методика выбора рационального подхода к решению задачи прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей между существующим подходом аппроксимации и предлагаемым подходом кластеризации, который только косвенно упоминается в области прогнозирования. Предлагаемая методика позволяет повысить эффективность проектирования и применения нейронных сетей для решения задач прогнозирования временных рядов путем определения на начальном этапе проектирования наиболее подходящей для решения поставленной задачи структуры сети и алгоритма обучения. Для выполнения этой задачи в основу методики положен анализ исходных обучающих данных, известных из условия поставленной задачи. В статье предлагается алгоритм для реализации методики