Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008362, Article popup.category Бакалаврська робота Title Методичне та алгоритмічне забезпечення для прогнозування фізичних процесів на основі нейромережевих технологій (AI translated) popup.author Дорошенко Антон ОлександровичDoroshenko Anton Oleksandrovych popup.publication 01-01-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34641 popup.publisher Київ Description У даній роботі розглядається задача виділення методичного та алгоритмічного забезпечення в прогнозуванні фізичних процесів. Як інструмент прогнозу оглядаються різні типи нейронних мереж, які застосовуються до задачі прогнозування. Такий підхід доцільний у випадках, коли класичні статистичні методи не можуть в повній мірі задовольнити задачі прогнозу, а саме неможливість оцінити нестаціонарність, неповноту або невідомий розподіл даних. In this paper considered the problem of definition of methodological and algorithmic support in predicting physical processes. As a forecasting tool, different types of neural networks that are applied to the forecasting problem are considered. This approach is appropriate in cases where classical statistical methods cannot fully satisfy the task of forecasting, namely the inability to assess the non-stationarity, incompleteness or unknown distribution of data. popup.nrat_date 2025-11-05 Close