BashGU
Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Латыпов, А. Р. Прогнозирование временных рядов на основе скрытых марковских моделей: выпускная квалификационная работа по специальности 01.04.02 Прикладная математика и информатика Профиль Математические методы моделирования и компьютерные технологии [Электронный ресурс] / А. Р. Латыпов; Башкирский государственный университет, Стерлитамакский филиал; науч. рук. М. Б. Беляева. — Стерлитамак, 2019. — 84 с.: прил. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/SF/2019/FMiIT/LatypovAR_01.03.02_PMI_mag_2019.pdf>.

Record create date: 12/10/2019

Subject: Прикладная математика и информатика; магистратура; ВКР; математические методы моделирования ; марковские процессы; прогнозирование временного ряда

UDC: 51+004

LBC: 22.1+32.81

Collections: Магистерские диссертации; Общая коллекция

Allowed Actions: –

*^% Action 'Read' will be available if you login and work on the computer in the reading rooms of the Library

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
Library BashGU Local Network Authenticated users Read
Library BashGU Local Network All
Internet Authenticated users Read
-> Internet All

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СКРЫТОГО МАРКОВСКОГО ПРОЦЕССА
    • 1.1. Общие положения марковских процессов
      • Рис. 1.2 Ориентированный взвешенный граф.
      • Рис. 1.4 Возвратное множество.
      • Рис. 1.5 Эргодическое множество.
      • Рис. 1.6 Поглощающее множество.
      • Рис. 1.9 Классификация марковских процессов.
    • 1.2. Скрытые марковские модели
  • ГЛАВА 2. АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА С ПОМОЩЬЮ СММ
    • 2.1. Решение основных задач СММ
    • 2.2. Метод непараметрической классификации при обучении СММ методом окон Парзена—Розенблатта
    • 2.3. Алгоритм скрытой марковской модели для прогнозирования временного ряда
    • 2.3. Стационарность распределения
    • 2.4. Составные части состояний
  • ГЛАВА 3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ
    • 3.1. История развития компании ПАО «НК «РОСНЕФТЬ» на основе СММ
    • 3.2. Определение параметров СММ на основе котировок акций компании ПАО «НК «РОСНЕФТЬ»
    • 3.3. Определение ключевых параметров модели
    • 3.4. Построение матрицы переходных вероятностей
    • 3.5. Проверка стационарности распределения
    • 3.4. Прогнозирование котировок акции компании ПАО «НК «РОСНЕФТЬ» на основе СММ
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ

Usage statistics

stat Access count: 4
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics