TY  - JOUR
T1  - Нейросетевые модели биномиальных временных рядов в задачах анализа данных
JF  - Доклады Национальной академии наук Беларуси
DO  - 10.29235/1561-8323-2021-65-6-654-660
AU  - Харин Ю. С., 
Y1  - 2021-12-26
UR  - https://www.academjournals.by/publication/2458
N2  - 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.