ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗУВАННЯ

Downloads

Downloads per month over past year

Бубнов, О. В. (2022) ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗУВАННЯ. Студентський вісник НУВГП (2(18)). pp. 92-95.

[img] Text
Студвісник_вип 2(18)2022_Бубнов О.В._с.92-95 (1).pdf

Download(410kB)

Abstract

У статті розглядається один із підходів прогнозування даних для вирішення актуальних задач сьогодення. За допомогою алгоритмів прогнозування ми можемо передбачити погоду, стан ґрунтів, ціни на бензин, активи криптовалют та інше, використовуючи статистичні дані. Проте алгоритми прогнозування потребують удосконалення та застосування нових підходів, зокрема, з використанням нейронних мереж. Це дозволить підвищувати точність прогнозування та зберігати складні закономірності у даних.

English abstract

The article deals with one of the data forecasting approaches for solving today's relevant problems. With the help of forecasting algorithms, we can predict the weather, soil conditions, gasoline prices, cryptocurrency assets, and more using statistical data. However, forecasting algorithms need improvement and the application of new approaches, particularly using neural networks. This will improve forecasting accuracy and preserve complex patterns in the data.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: нейронні мережі, прогнозування, cтатистичні методи, архітектура нейронних мереж; neural networks, forecasting, statistical methods, architecture of neural networks
УДК: 519.7
Бібліографічний опис: Бубнов О. В. Використання нейронних мереж для задач прогнозування / О. В. Бубнов // Студентський вісник НУВГП : зб. наук. праць. - Рівне : НУВГП, 2022. - Вип. 2(18). - С. 92-95.
Subjects: Видання університету > Студентський вісник НУВГП > 2022
Видання університету > Студентський вісник НУВГП > 2022 > Випуск 2
Видання університету
Depositing User: С. Й. Гипчинська
Date Deposited: 29 Jun 2023 07:05
Last Modified: 29 Jun 2023 07:05
URI: http://ep3.nuwm.edu.ua/id/eprint/26350

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year