RT - article
SR - Electronic
T1 - Нейросетевые модели биномиальных временных рядов в задачах анализа данных
JF - Доклады Национальной академии наук Беларуси
SP - 2021-12-26
DO - 10.29235/1561-8323-2021-65-6-654-660
A1 - Харин Ю. С., 
YR - 2021
UL - https://www.academjournals.by/publication/2458
AB - В данном сообщении рассматриваются задачи построения нейросетевых моделей дискретных временных рядов и использования их для компьютерного анализа данных. Представлено новое семейство нейросетевых моделей дискретных временных рядов, позволяющих аппроксимировать любой тип стохастической зависимости состояний временного ряда от его предыстории. Установлены условия эргодичности и отношение эквивалентности для этих моделей. Построены состоятельные статистические оценки параметров моделей и алгоритмы компьютерного анализа данных с использованием нейросетевых моделей: алгоритмы оценивания параметров, прогнозирования и распознавания образов.