Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей

Содержание дипломной работы

Введение

1. Прогнозирующие системы

   1.1. Прогноз и цели его использования

   1.2. Основные понятия и определения проблемы прогнозирования

   1.3. Методы прогнозирования

   1.4. Модели временных последовательностей

   1.5. Критерии производительности

   Выводы

2. Нейронные сети

   2.1. Нейронные сети - основные понятия и определения

   2.2. Модели нейронных сетей

      2.2.1. Модель Маккалоха

      2.2.2. Модель Розенблата

      2.2.3. Модель Хопфилда

      2.2.4. Модель сети с обратным распространением

   2.3. Задачи, решаемые на основе нейронных сетей

   2.4. Способы реализации нейронных сетей

   Выводы

3. Прогнозирование на основе нейронных сетей

   3.1. Общий подход к прогнозированию с помощью нейронных сетей

   3.2. Применение нейронных сетей в финансовой сфере

   Выводы

4. Нейронные сети основанные на методе обратного функционирования

   4.1. Обучение нейронных сетей

   4.2. Алгоритм обратного распространения

      4.2.1. Идея создания алгоритма обратного распространения

      4.2.2. Описание НС и алгоритма обратного распространения

      4.2.3. Современная оценка алгоритма обратного распространения

   Выводы

5. Прогнозирование курса UKB/USD

   5.1. Общий подход к прогнозированию курса UKB/USD

   5.2. Описание экспериментов

   Выводы

6. Экономические методики валютного прогнозирования

   Заключеие

   Литература

Приложения

1. Еженедельные продажи режущего инструмента

2.1 Результаты экспериментов 14-18

2.2 Результаты экспериментов 19-21,34,35

2.3 Результаты экспериментов 36-38

3. Результаты прогноза UKB/USD