Publication: Застосування методів машинного навчання до проблеми прогнозування залишків на банківських картах
Loading...
Date
Authors
Гарус, Орина
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
Abstract
Об’єкт дослідження: прогнозування часового ряду щоденних грошових
залишків на банківських картках.
Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу
для часового ряду грошових залишків на банківських картках.
Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у зменшенні
часу, необхідного для обробки вхідних даних та подальшому якісному їх
прогнозуванні. В результаті підвищується якість і швидкість прогнозу
Description
Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу
для часового ряду грошових залишків на банківських картках.
Методи дослідження та апаратура: спостереження, порівняння та
пояснення методів машинного навчання застосованих до проблеми
прогнозування; мова програмування Python.
В інформаційно-аналітичному розділі наведені означення прогнозування,
часових рядів, розглянуті методи їх аналізу та прогнозування.
У спеціальному розділі були обрані оптимальні методи машинного навчання
для прогнозування – проста нейромережа, нейромережа довгої короткострокової
пам’яті, трипараметрична модель прогнозу – метод Хольта-Вінтерса. А також
додатковий метод для препроцесінгу даних – емпірична модова декомпозиція для
згладжування даних.