X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Прогнозирование является разработкой прогнозов, а различные прогнозы, в свою очередь тесно интегрированы в жизнь человека (прогнозы погоды, технологические прогнозы, экономические погоды и другие). Необходимость прогноза объясняется желанием человека быть подготовленным к различным ситуациям и чем точнее прогноз, тем лучше подготовка.

Исследование методов прогнозирования стохастических процессов является актуальной проблемой, так как различные методы дают различные в плане точности результаты.

Выявлению метода прогнозирования, дающего качественные, эффективные и точные прогнозы посвящена данная работа.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Проблема получения качественного прогноза связана с методом прогнозирования, а также со сферой проведения прогноза.

Метод является нетривиальным приёмом, упорядоченной совокупностью тривиальных приёмов, направленных, на разработку прогноза в целом.

Метод прогнозирования — совокупность приемов (способов) выполнения прогностических операций, направленных на получение информации о вероятном стечении обстоятельств в будущем, на основе анализа исходных данных и зависимых величин.

Целью данной работы: повышение качества и точности прогнозирования, посредством выбора метода прогнозирования и разработки программного продукта, построенного на нейронной сети. Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

Обзор методов прогнозирования. Выбор конкретного метода;

Исследование алгоритмов построения нейронных сетей;

Математическое описание построения нейронной сети;

Программная реализация средства прогнозирования;

Экспериментальная оценка эффективности предлагаемых критериев и алгоритмов;

ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ПРОГНЗИРОВАНИЯ

В настоящее время существует более ста методов прогнозирования и с каждым годом их количество продолжает увеличиваться.

Самыми популярными можно назвать: фактографические, экспертные, сценарные, матричные, публикационные, моделирование и т.д.

При прогнозирование какого-либо объекта, чаще всего, приходится прогнозировать несколько показателей этого объекта. При этом, прогноз одного показателя можно выполнять одним методом, а следующего показателя — другим.

Фактографические методы основываются на экстраполяции событий, закономерности которых являются хорошо известными.

Метод моделирования основывается на построении уменьшенной точной копии исследуемого объекта и проведение с этой копией ряда экспериментов.

Сценарные методы дают возможность сопоставлять различные вероятные, нежелательные или желательные перспективы развития.

Для прогнозирования была выбрана экономическая сфера — прогнозирование котировок, в данной работе будет сделан обзор различных методов, выбран метод(ы) прогнозирования, нужный(е) под выбранную область исследования.

Во времена научно-технической революции появилось понятие «искусственная нейронная сеть» — математическая модель (и её программная реализация), получившая такое название из-за схожести по принципу организации и функционирования на биологические нейронные сети.

В настоящее время интерес к искусственным нейронным сетям возрос. Одной из практических целей применения нейронной сети является прогнозирование.

ВЫВОД

Для данного исследования ставится ряд задач:

Обзор методов прогнозирования;

Выбор метода прогнозирования для конкретной области;

Разработка программного средства, реализуемого на нейронной сети;

Повышение эффективности и точности прогнозов;