Сравнительный анализ методов оценки важности входных переменных при нейросетевом прогнозированиистатья

Работа с статьей


[1] Сравнительный анализ методов оценки важности входных переменных при нейросетевом прогнозировании / А. Г. Гужва, С. А. Доленко, И. Г. Персианцев, Ю. С. Шугай // Нейроинформатика-2006. VIII Всероссийская научно-техническая конференция. Сборник научных трудов. — Т. 1. — М., МИФИ, 2006. — С. 31–39. В работе сравниваются методы оценки важности входных переменных при нейросетевом решении задачи прогнозирования на основе многомерного временного ряда. Рассматриваются анализ главных компонент, линейная регрессия и метод группового учёта аргументов. Каждый из методов используется для отбора существенных входных переменных; затем производится сравнение качества нейросетевых прогнозов, сделанных на основании отобранных переменных, с качеством исходного прогноза. Наилучшие результаты показал метод группового учёта аргументов.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть