РИД
№ АААА-Г20-620012290032-3«Программа векторного прогнозирования временных рядов с использованием нейронных сетей»
22.01.2020
В программе реализован набор методов для совместного прогнозирования значений набора временных рядов на основе нейронных сетей и методов глубокого обучения. В рамках программы:-реализовано обучение нейронной сети прямого распространения с функциями активации ReLU (Rectified Linear Unit) и гиперболического тангенса с помощью библиотек Keras и Tensorflow на языке программирования Python; -автоматизирован процесс выбора гиперпараметров нейронной сети без изменения программного кода;-поддерживается пакетная обработка данных и очередь обработки, настраиваемая в конфигурационном файле.Программа создана в рамках исследований по проекту РФФИ № 18-29-03100 и предназначена для конфигурирования архитектур нейронных сетей для построения наиболее точных прогнозов. Она может быть использована для обработки широкого спектра экспериментальных данных, например, в физике турбулентной плазмы.
ГРНТИ
50.33.04 Перспективные архитектуры. Архитектуры параллельной обработки
50.53.15 Автоматизация процессов проведения научных экспериментов
Ключевые слова
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Детали
Тип РИД
Программа для ЭВМ
Сферы применения
Программа предназначена для конфигурирования архитектур нейронных сетей для построения наиболее точных прогнозов. Она может быть использована для обработки широкого спектра экспериментальных данных, например, в физике турбулентной плазмы
Ожидается
Исполнитель
Исполнители
Федеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук"
Заказчик
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ"
Похожие документы
«Программа нейросетевого прогнозирования временных рядов в пакетном режиме с использованием паттернов»
0.928
РИД
«Программа среднесрочного прогнозирования временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей и статистического обогащения данных»
0.927
РИД
«Программа Глубокого Обучения нейронной сети для предсказания значений временных рядов по результатам предсказаний несколькими различными предикторами»
0.919
РИД
«Программа прогнозирования стохастических процессов на основе ансамблей многослойных LSTM-архитектур»
0.914
РИД
«Программа нейросетевого прогнозирования экспериментальных данных стелларатора Л-2М с использованием статистического расширения признакового пространства»
0.903
РИД
«Программа прогнозирования значений временных рядов на основе гребневой регрессии и структурных компонент»
0.903
РИД
Программа мультимодельного нейросетевого прогнозирования многомерных временных последовательностей
0.901
РИД
«Программа оптимизации архитектуры нейронных сетей для построения среднесрочных прогнозов турбулентных потоков тепла между океаном и атмосферой»
0.898
РИД
ПРОГРАММА ДЛЯ ЭВМ Программная библиотека глубокого обучения для решения регрессионных задач
0.895
РИД
«Программа линейного прогноза устойчивости нейросетевых моделей с нестационарными параметрами»
0.895
РИД