Участник:Alipatova
Материал из MachineLearning.
| Строка 3: | Строка 3: | ||
ФУПМ, 174 группа. | ФУПМ, 174 группа. | ||
| - | + | annlip1994@gmail.com | |
== Отчет о научно-исследовательской работе == | == Отчет о научно-исследовательской работе == | ||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
''Рассматривается задача одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей при выборе модели прогнозирования. Вводится понятие структуры связи между рядами, временные ряды исследуются на наличие связей различной структуры. Предполагается наличие первоначальной кластеризации набора временных рядов, основанной на экспертных оценках. Проводится поиск структуры связи, наиболее согласованной со мнением эксперта. Предложен алгоритм одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей на основе расстояний между прогнозами временных рядов'' | ''Рассматривается задача одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей при выборе модели прогнозирования. Вводится понятие структуры связи между рядами, временные ряды исследуются на наличие связей различной структуры. Предполагается наличие первоначальной кластеризации набора временных рядов, основанной на экспертных оценках. Проводится поиск структуры связи, наиболее согласованной со мнением эксперта. Предложен алгоритм одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей на основе расстояний между прогнозами временных рядов'' | ||
| + | |||
| + | '''Публикация''' | ||
| + | |||
| + | ''А. Н. Липатова, А. П. Мотренко, В.В. Стрижов'' Обнаружение закономерностей в наборе временных рядов методами структурного обучения // ''Машинное обучение и анализ данных.''(готовится к подаче). | ||
| + | <big> | ||
Версия 13:59, 21 августа 2014
Липатова Анна Николаевна,
ФУПМ, 174 группа.
annlip1994@gmail.com
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2014, 6-й семестр
Обнаружение закономерностей в наборе временных рядов методами структурного обучения
Рассматривается задача одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей при выборе модели прогнозирования. Вводится понятие структуры связи между рядами, временные ряды исследуются на наличие связей различной структуры. Предполагается наличие первоначальной кластеризации набора временных рядов, основанной на экспертных оценках. Проводится поиск структуры связи, наиболее согласованной со мнением эксперта. Предложен алгоритм одновременной кластеризации набора временных рядов и прогностических моделей на основе расстояний между прогнозами временных рядов
Публикация
А. Н. Липатова, А. П. Мотренко, В.В. Стрижов Обнаружение закономерностей в наборе временных рядов методами структурного обучения // Машинное обучение и анализ данных.(готовится к подаче).
