книги / Статистические и интеллектуальные методы прогнозирования

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

1.Как осуществляется функционирование биологического нейрона?

2.Как вычисляется значение выходного сигнала нейрона?

3.Можно ли заменить многослойную линейную сеть эквивалентной однослойной сетью?

4.Как работает двухслойная нейронная сеть?

5.В чем заключается особенность нейросетей с обратными связями?

6.Как изменится вычислительная мощность многослойной сети по сравнению с однослойной сетью при использовании нелинейной активационной функции?

7.Каковы цели обучения нейросети?

8.Основные методы и алгоритмы обучения нейросетей.

9.Какие этапы включает в себя процедура построения нейронной сети?

10.В чем отличие обучения НС с учителем от обучения без учителя?

11.Какие модели нейронных сетей применяются при решении задач прогнозирования?

12.В чем суть нейронечетких моделей?

13.Какие модели нейронных сетей применяются при решении задач прогнозирования?

211

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации [Электронный ресурс]: Федер. закон Рос. Федерации № 261-ФЗ от 23 нояб. 2009 г. (с изм. и доп. от 28 дек. 2013 г.). – URL: 2254 http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_93978.

2.О распределении дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов Российской Федерации [Электронный ресурс]: Постановление Правительства РФ от 22.11.2004

№670 (ред. от 31.12.2017). – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_86148.

3.Мамонтов Д.В., Селезнев С.В. Классификация методов и моделей прогнозирования // Устойчивое развитие горных территорий. – 2014. − № 1. − С. 51–55.

4.Михайлова Е.Б. Проблема классификации моделей и методов прогнозирования // Учет и статистика. – 2017. – № 1 (45). – С. 75–81.

5.Кизбикенов К.О. Прогнозирование и временные ряды: учеб. пособие. – Барнаул: Изд-во АлтГПУ, 2017. – 115 с.

6.Гладилин А.В., Герасимов А.Н., Громов Е.И. Практикум по эконометрике. – М.: Феникс, 2016. – 336 c.

7.Андриевская Н.В. Проектирование и исследование идентификационных моделей управляющих систем реального времени: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. – 201 c.

8.Андриевская Н.В., Матушкин Н.Н., Южаков А.А. Идентификация систем управления: учеб. пособие для вузов. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2012. – 170 с.

9.Гроп Д. Методы идентификации систем / пер. с англ. В.А. Васильева, В.И. Лопатина; под ред. Е.И. Кринецкого. – М.: Мир, 1979. – 302 с.

212

10.Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ / пер. с болг. Ю.П. Адлер. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 239 с.

11.Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами / пер. с англ. В.Д. Скаржинского; под ред. В.Г. Горского. – М.: Мир, 1973. – 957 с.

12.Андриевская Н.В., Андриевский О.А. Разработка алгоритма исследования адекватности идентификационных моделей // Научно-технический вестник Поволжья. – 2018. – № 4. – С. 66–68.

13.Бокс Дж. Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. – М.: Мир, 1974. – Кн. 1. – 406 с.

14.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.

15.Макарычев П.П., Афонин А.Ю. Шибанов С.В. Прогнозирование состояния объекта на основе авторегрессионной модели // Изв. вузов. Поволжский регион. Технические науки. – 2019. – № 2 (50). – С. 11–22.

16.Flores J., Engel P., Pinto R. Autocorrelation and partial autocorrelation functions to improve neural networks models on univariate time series forecasting // WCCI 2012 IEEE World Congress on Computational Intelligence. – Brisbane, Australia, 2012. – P. 40–48.

17.Воскобойников Ю.Е. Эконометрика в Excel: учеб. пособие. Ч. 2. Анализ временных рядов / Новосиб. гос. арх.-стр. ун-т. – Новосибирск, 2008. – 152 с.

18.Бурнаева Э.Г., Леора С.Н. Статистический пакет анализа данных в Excel 2013: учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПбГУ, 2020. – 40 с.

19.Рогачев Г.Н. Построение эмпирических моделей с применением пакета MATLAB: метод. указания к лаб. работе по курсу «Моделирование» / Cамар. гос. техн. ун-т. – Самара, 2005. – 10 с.

20.Мещеряков В.В. Задачи по статистике и регрессионному анализу с MATLAB. – М.: Диалог-МИФИ, 2009. – 448 с.

213

21.Некрасов С.Г., Хажиев Р.А., Николайзин Н.В. Идентификация динамических объектов с инструментами System Identification Toolbox в системе MATLAB: учеб. пособие. – Челябинск: Изд. центр ЮУрГУ, 2013. –108 с.

22.Карпенко Н.В. Эконометрика. Анализ и прогнозирование временного ряда: учеб. пособие / РУТ (МИИТ). – М., 2018. – 132 с.

23.Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: учеб. – М.: Финансы и статистика;

ИНФРА-М, 2010. – 210 с.

24.Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учеб. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.

25.Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: учеб.-практ. пособие / МГУ экономики. статистики и информати-

ки. – М., 1998. – 92 с.

26.Кувайскова Ю.Е., Клячкин В.Н. Статистические методы прогнозирования: учеб. пособие / Ульян. гос. техн. ун-т. –

Ульяновск, 2019. – 197 с.

27.Туктамышева Л.М., Седова Е.Н., Бантикова О.И. Моделирование и прогнозирование на основе методов экспоненциального сглаживания: метод. указания к лаб. практ. / Оренб. гос.

ун-т. – Оренбург, 2008. – 53 с.

28.Прогноз по методу экспоненциального сглаживания с трендом и сезонностью Хольта – Винтерса [Электронный ре-

сурс]. – URL: http://4analytics.ru/prognozirovanie/prognoz-po- metodueksponencialnogo-sglajivaniya-s-trendom-i-sezonnostyu-xol- tavintersa (дата обращения: 20.10.2016).

29.Яхъева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учеб. пособие / Интернет-университет информационных технологий. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.

30.Лисицына Л.С. Основы теории нечетких множеств. – СПб.: Университет ИТМО, 2020. – 74 с.

31.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 798 с.

214

32.Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ Петербурr, 2005. – 736 с.

33.Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.

34.Хижняков Ю.Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейронечеткого правления в системах реального времени: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. – 160 с.

35.Абдуллаева Н.А. Нечеткая регрессионная модель прогнозирования уровня бедности (на материале Азербайджана) // Вестник Санкт-Петербургского унисерситета. Экономика. – 2010. –

№4. – С. 136–143.

36.Бирюков А.Н. Нечеткая регрессионная прогнозная многофакторная модель для решения экономической прикладной задачи // Управление экономическими системами. Электронный научный фурнал. – 2010. – № 2 (22). – С. 22–30.

37.Штовба С.Д. Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности // Проблемы управления и информатики. – 2006. – № 6. – С. 38–44.

38.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с пол. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

39.Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учеб. – М.: Лаборатория знаний, 2016. – 221 с.

40.Николаева С.Г. Нейроннве сети. Реализация в MATLAB: учеб. пособие / Казан. гос. энерг. ун-т. – Казань, 2015. – 92 с.

41.Аттетков А.В., Галкин С.В., Зарубин В.С. Методы оптимизации: учеб. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. – 440 с.

42.Гольдштейн А.Л. Исследование операций: многокритериальные задачи: конспект лекций / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 1995. – 72 с.

43.Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 с.

215

44.Каширина И.Л., Демченко М.В. Исследование и сравнительный анализ методов оптимизации, используемых при обучении нейронных сетей // Вестник Воронежского государственного университета. Системный анализ и информационные технологии. – 2018. – № 4. – С. 123–132.

45.Чижков А.В., Сеитова С.В. Классификация нейросетевых структур // Изв. ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 220–226.

46.Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 490 с.

47.Степанченко Т.Е. GUI-интерфейс для пакета Neural Networks Toolbox программной среды MATLAB 6.5. Назначение

иобзор. – Томск: Изд-во ТПУ, 2007. – 18 с.

48.Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.

49.Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 284 с.

50.Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / под ред. Н.Г. Ярушкиной. – М.: Физматлит, 2007. – 208 с.

51.Нейронечеткое моделирование в среде MATLAB: метод. указания к лаб. работам / сост. Л.Р. Черняховская, Р.А. Шкундина, И.В. Осипова, И.Б. Герасимова; Уфим. гос. авиац. техн. ун-т. – Уфа, 2004. – 20 с.

52.Дворак А., Перфильева И. Введение в нечеткое моделирование. – Анг., 2016. – 272 c.

216

П Р И Л О Ж Е Н И Е 1

Таблица распределения критического значения критерия Фишера при уровне значимости α = 0.05

1

1 161.448 199.500 215.707 224.583 230.162 233.986 236.768 238.883

217

1

1 240.543 241.882 242.983 243.906 244.690 245.364 245.950 246.464

218

1

1 246.918 247.323 247.686 248.013 248.309 248.579 248.826 249.052

219

П Р И Л О Ж Е Н И Е 2

Таблица распределения критического значения критерия Стьюдента при уровне значимости α = 0.05

220