Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011
Материал из MachineLearning.
(→Задачи) |
(→Список задач, черновик: подправил название задачи согласно обсужденному на семинаре) |
||
| Строка 119: | Строка 119: | ||
# Локальные методы прогнозирования, поиск инвариантного преобразования | # Локальные методы прогнозирования, поиск инвариантного преобразования | ||
# Прогнозирование с использованием пути наименьшей стоимости (DTW) | # Прогнозирование с использованием пути наименьшей стоимости (DTW) | ||
| - | # Выбор функции | + | # Выбор функции активации при прогнозировании нейронными сетями |
# Выбор ядра при прогнозировании функциями радиального базиса | # Выбор ядра при прогнозировании функциями радиального базиса | ||
# Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью | # Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью | ||
Версия 20:35, 2 марта 2011
Перед выполнением заданий рекомендуются к прочтению
- Численные методы обучения по прецедентам
- Отчет о выполнении исследовательского проекта
- Автоматизация и стандартизация научных исследований
Задачи
| В конце названия слово "(пример)" является ключевым и означает "пример работы алгоритма". |
Краткосрочное прогнозирование почасовых цен на электроэнергию (пример)
Описание задачи.
Задача 3: Непараметрическое прогнозирование рядов с периодической составляющей (по мотивам работ прогнозирования объемов продаж) (пример)
Целью проекта является нахождение закономерности в определённом процессе и сравнение базового алгоритма, проводящего прогнозирование с помощью скользящего среднего, с алгоритмом, учитывающим цикличность задачи. Также необходимо исследовать различные флуктуации входящих параметров и минимизировать при этом отклонения.
Данный алгоритм можно использовать при прогнозировании цен, объёмов продаж, туристических потоков – любых процессов, подразумевающих наличие временных рядов с периодической составляющей. Алгоритм не предусмотрен для работы в авральных ситуациях, таких как: промо-акции, праздники и т.д. - данные ситуации описываются отдельной задачей. Результатом проекта является оценка эффективности алгоритма, учитывающего цикличность задачи.
Доклады и экзамен (возможны уточнения)
- Доклад-1 6 апреля
- Контрольная точка 18 мая
- Экзамен 25 мая
Список задач, черновик
- Непараметрическое прогнозирование (выбор ядра из набора, настройка параметров)
- Прогнозирование и экспоненциальное сглаживание (набор временных рядов, исследование современного состояния)
- Непараметрическое прогнозирование рядов с периодической составляющей (по мотивам работ прогнозирования объемов продаж)
- Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (сравнение сглаженного и несглаженного временного ряда)
- Многомерная гусеница, выбор временных рядов при прогнозировании
- Многомерная авторегрессия
- Локальные методы прогнозирования, поиск метрики
- Локальные методы прогнозирования, поиск инвариантного преобразования
- Прогнозирование с использованием пути наименьшей стоимости (DTW)
- Выбор функции активации при прогнозировании нейронными сетями
- Выбор ядра при прогнозировании функциями радиального базиса
- Исследование сходимости при прогнозировании нейронными сетями с обратной связью
- Прогнозирование функциями дискретного аргумента
- Прогнозирование с использованием теста Гренжера
- Прогнозирование и SVN – регрессия
- ARIMA и GARCH при прогнозировании высоковолатильных рядов с периодической составляющей (цен на электроэнергию)
- Прогнозирование и аппроксимация сплайнами
