Імовірнісні моделі для аналізу та прогнозування часових рядів
Досліджені основні результати використання апарату прихованих марківських моделей для аналізу часових рядів та пов’язані з ними діаграми впливу. Розглянуті особливості використання апарату марківських ланцюжків для аналізу часових рядів та навчання марківських ланцюжків. Исследованы основные резул...
Збережено в:
| Дата: | 2008 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7152 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Імовірнісні моделі для аналізу та прогнозування часових рядів / І.В. Баклан, Г.А. Степанкова // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 505-515. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Досліджені основні результати використання апарату прихованих марківських моделей для аналізу часових
рядів та пов’язані з ними діаграми впливу. Розглянуті особливості використання апарату марківських
ланцюжків для аналізу часових рядів та навчання марківських ланцюжків.
Исследованы основные результаты использования скрытых марковских моделей для анализа временных
рядов и связанные с ними диаграммы влияния. Рассмотрены особенности использования аппарата
марковских цепочек для анализа временных рядов, а также обучение марковских цепочек.
Researched the results of using Hidden Markov Models for time series analysis with their linkage to influence
diagrams. Reviewed features of using Markovs chains for time series analysis and self-learning of Markov chains.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |