«Программа прогнозирования стохастических процессов на основе ансамблей многослойных LSTM-архитектур»

Программа предназначена для решения задач прогнозирования и классификации данных различных природы в финансовых, экологических, метеорологических и иных приложениях. Программа состоит из ряда модулей для предварительного анализа наблюдений, выбора эффективной архитектуры нейронных сетей и создания обученных моделей. Для обработки большого количества заданий предусмотрен пакетный режим обработки и очередь заданий. Для построения прогнозов используется архитектура, состоящая из ансамбля рекуррентных нейронных сетей. На первом шаге производится обучение рекуррентной нейронной сети для получения приближенного квантильного прогноза. На втором шаге обработки данных результаты работы этой нейронной сети вместе с исходными данными подаются на вход LSTM-модели с другим набором гиперпараметров для уточнения прогноза. Подобная процедура приводит к значимому повышению точности по сравнению с базовой архитектурой.