Запис Детальніше

Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений

Vernadsky National Library of Ukraine

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений
 
Creator Сарычев, А.П.
 
Subject Інтелектуальні технології прийняття рішень
 
Description МГУА с разбиением наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки в условиях квазиповторных наблюдений. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Получено условие редукции оптимальной авторегрессионной модели, которое зависит от параметров авторегрессионной модели и объёмов выборок.
Для моделювання в класі авторегресійних рівнянь розроблено критерій регулярності МГУА з розбиттям спостережень на навчальні й перевірні підвибірки в умовах квазіповторних спостережень. Доведено існування оптимальної множини регресорів. Встановлено умову редукції оптимальної авторегресійної моделі, що залежить від параметрів авторегресійної моделі та обсягів вибірок.
For modelling in a class of autoregression equations, the criterion of regularity of the GMDH with dividing of observations on training and testing subsamples in conditions of quasirepeated observations is offered. It is proved, that the optimum set of regressors exists. The condition of a reduction of the optimum autoregression model is obtained. This condition depends on parameters of autoregression model and volumes of samples.
 
Date 2017-05-20T19:35:49Z
2017-05-20T19:35:49Z
2015
 
Type Article
 
Identifier Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений / А.П. Сарычев // Штучний інтелект. — 2015. — № 3-4. — С. 105-123. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.
1561-5359
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117210
519.25:681.5
 
Language ru
 
Relation Штучний інтелект
 
Publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України