Использование нейросимулятора при прогнозировании курса USD/RUB
Значения переменных, важных в процессе принятия решений. Разработка методов прогнозирования. Основной принцип работы нейросимулятора. Зависимость погрешностей обучения и обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона. Определение ошибки сети.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | презентация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 14.08.2013 |
| Размер файла | 108,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Сущность нейросетевых технологий. Практическое применение нейросетей. Погрешность персептрона, вычисленная на обучающей выборке. Увеличение числа нейронов внутренних слоев. Анализ полученных результатов. Подтверждение работоспособности персептрона.
презентация [25,9 K], добавлен 21.08.2013Составление модели для прогнозирования курса доллара. Создание оптимально работающей нейросети для прогнозирования курсов доллара. Использование метода скользящих окон. Определение количества нейронов на внутреннем слое, выполнение обучения сети.
презентация [78,1 K], добавлен 14.08.2013Изучение на практике современных методов управления и организации производства, совершенствование применения этих методов. Описание ориентированной сети, рассчет показателей сети для принятия управленческих решений. Проблема выбора и оценка поставщика.
курсовая работа [137,6 K], добавлен 21.08.2010Определение роли индексов потребительских цен в экономике. Нейронные сети и их применение в прогнозировании. Определение долгосрочной оценки паритета покупательной способности по странам, денежно-кредитной политики по установлению процентных ставок.
презентация [108,3 K], добавлен 14.08.2013Потребность в прогнозировании в современном бизнесе, выявление объективных альтернатив исследуемых экономических процессов и тенденций. Группа статистических методов прогностики, проверка адекватности и точности математических моделей прогнозирования.
курсовая работа [98,7 K], добавлен 13.09.2015Понятие экстрополяции. Условия и методы применения ее при прогнозировании. Способы определения величины доверительного интервала. Классификация методов и основные этапы прогнозирования, аналитическое выражение тренда. Интерпретация полученных результатов.
презентация [197,0 K], добавлен 02.05.2014Классификационные принципы методов прогнозирования: фактографические, комбинированные и экспертные. Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа данных. Практическое применение методов прогнозирования на примере метода наименьших квадратов.
курсовая работа [77,5 K], добавлен 21.07.2013Характеристика ипотечного кредитования на примере Брянской области. Обзор математических методов принятия решений: экспертных оценок, последовательных и парных сравнений, анализа иерархий. Разработка программы поиска оптимального ипотечного кредита.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 29.11.2012Понятие нулевой и альтернативной гипотез. Обычная процедура принятия решений. Область принятия гипотезы. Гипотетическое распределение, область принятия и распределения в действительности. Области и вероятность совершения ошибки при принятии решения.
презентация [61,3 K], добавлен 20.01.2015История возникновения и развития нейронной сети, ее значение и применение. Реализация приложения, позволяющего определить фигуры изображенные пользователем на панели приложения. Создание однослойной нейронной сети (персептрон) с возможностью её обучения.
курсовая работа [860,1 K], добавлен 13.07.2012
