<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Харин Ю. С.</author>
     <author>Шибалко С. А.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Статистический анализ многомерных двоичных временных рядов на основе нейросетевой модели</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>многомерный двоичный временной ряд</keyword>
    <keyword>цепь Маркова порядка s</keyword>
    <keyword>нейросетевая модель</keyword>
    <keyword>статистическое оценивание параметров</keyword>
    <keyword>статистическое прогнозирование</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2024</year>
    <pub-dates>
     <date>2024-09-05</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.29235/1561-8323-2024-68-4-271-281</doi>
   <journal>Доклады Национальной академии наук Беларуси</journal>
   <abstract>Рассматривается задача статистического анализа N-мерных двоичных временных рядов. Предлагается подход к решению этой задачи на основе малопараметрической нейросетевой модели эргодической цепи Маркова порядка s. Построены состоятельные статистические оценки параметров модели и алгоритмы компьютерного анализа данных с использованием нейросетевой модели: алгоритм оценивания параметров и алгоритм прогнозирования. Приведены результаты компьютерных экспериментов на модельных и реальных данных.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/2216</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/2214</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
