Статья: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ ARIMA ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Для прогнозирования выхода светлых фракций установкой ЭЛОУ-АВТ-6 проведен сравнительный анализ модели рекуррентной нейронной сети и модели авторегрессии ARIMA. Приведено математическое описание этих моделей. Приведена реализация моделей с использованием библиотек Keras и Pmdarima на языке Python. Проведена серия экспериментов, в качестве данных использовались значения температуры куба колонны К-2, расход сырой нефти и расход фракции бензина. Сделан вывод, о превосходстве качества прогноза нейронных сетей над ARIMA
Информация о документе
- Формат документа
 - Кол-во страниц
 - 1 страница
 - Загрузил(а)
 - Лицензия
 - —
 - Доступ
 - Всем
 
Информация о статье
- ISSN
 - 2311-4908
 - Журнал
 - ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА
 - Год публикации
 - 2022
 
Статистика просмотров
Статистика просмотров статьи за 2025 год.