Алгоритмы идентификации и прогнозирования на основе взвешенных оценок регрессии и априорной догадки
| Parent link: | Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря 2017 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2017 Ч. 1.— 2017.— [С. 202-206] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | , |
| Summary: | Заглавие с титульного экрана Рассматривается задача построения математической модели зависимости выходных переменных от входных переменных стохастического объекта с учетом априорных знаний о зависимости. Для решения этой проблемы используются как параметрические, так и непараметрические подходы. В работе предлагаются комбинированные алгоритмы идентификации и прогнозирования стохастических объектов с использованием линейной комбинации непараметрических и параметрических оценок регрессии. |
| Language: | Russian |
| Published: |
2017
|
| Series: | Информационные технологии и моделирование в экономике |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46236 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626034 |
| Summary: | Заглавие с титульного экрана Рассматривается задача построения математической модели зависимости выходных переменных от входных переменных стохастического объекта с учетом априорных знаний о зависимости. Для решения этой проблемы используются как параметрические, так и непараметрические подходы. В работе предлагаются комбинированные алгоритмы идентификации и прогнозирования стохастических объектов с использованием линейной комбинации непараметрических и параметрических оценок регрессии. |
|---|