ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
В настоящее время в литературе рассматриваются вопросы моделирования и прогнозирования тарифных доходов предприятий электросвязи с учетом нынешнего состояния экономики. Тарифные доходы составляют большой процент от общих доходов предприятия и наиболее адекватно отражают активность потребителей услуг предприятия электросвязи. Вследствие этого прогноз тарифных доходов, во-первых, помогает отразить уровень спроса на услуги предприятия, во-вторых, оценить часть ожидаемого дохода предприятия. В данной работе исследуются методы краткосрочного прогнозирования тарифных доходов предприятия ОАО «Челябсвязьинформ». Рынок электросвязи является достаточно стабильным, поэтому в краткосрочном периоде оценивание доходов предприятия электросвязи с помощью временных рядов можно считать достаточно эффективным.
Данные о тарифных доходах предприятия были приведены к одному финансовому периоду, соответствующему политике предприятия и спросу потребителей. Для оценки инфляции были использованы статистические данные ЦБ РФ и Госкомстата.
Mодель ряда тарифных доходов предприятия связи представлена уравнением :
,
где T(t) - долговременная составляющая получения доходов (тренд);
S(t) - сезонная составляющая получения доходов;
- случайная составляющая;
t - время;
- оценка тарифных доходов, получаемых предприятием.
Присутствие сезонной составляющей объясняется тем, что активность потребителей услуг сильно зависит от времени года. Например, летом деловая активность снижается, поэтому поступления за междугородние разговоры и Интернет снижаются и т.д. В работе был реализован метод выделения сезонной составляющей Census I .
В работе были рассмотрены известные в литературе модели трендов данных, осуществлена их проверка на соответствие предположениям КМР (классической модели регрессии). Выделенная авторегрессионная модель тренда является лучшей из рассмотренных моделей при заданных исходных данных. В работе получено уравнение модели:
.
Существует другой подход в решении рассматриваемой задачи. В работе исследуются возможности применения нейросетевых алгоритмов для получения прогноза тарифных доходов предприятия электросвязи. Применение нейронных сетей в задачах прогнозирования доходов требует того, чтобы рынок, на котором действует данное предприятие, был стабильным. Нейронная сеть лишь аппроксимирует функцию доходов, извлекая информацию из самого ряда значений. В нашем случае условие стабильности соблюдается, т.к. предприятие ОАО «Челябсвязьинформ» можно рассматривать в качестве монополиста.
В работе на основе трехслойной нейронной сети с последовательными полными связями был получен прогноз временного ряда тарифных доходов. Минимальная ошибка обучения сети составила 30%, что указывает на достаточно низкую точность прогноза. Поэтому для дальнейших исследований предполагается использовать сеть с наличием обратных связей.
В дальнейшем автором предполагается исследовать возможности методов прогнозирования, основанных на интеграции статистических и нейросетевых методов.
Статья в формате PDF 130 KB...
08 10 2026 15:28:22
Статья в формате PDF
99 KB...
07 10 2026 19:52:23
Статья в формате PDF
304 KB...
06 10 2026 23:34:47
Статья в формате PDF
122 KB...
05 10 2026 16:43:44
Статья в формате PDF
209 KB...
03 10 2026 13:42:36
Статья в формате PDF
97 KB...
02 10 2026 19:56:51
Статья в формате PDF
274 KB...
01 10 2026 10:41:37
В статье освещаются морфофункциональные особенности структуры стенки тонкой кишки в зависимости от хаpaктера вскармливания в экспериментальных условиях. Представлены собственные результаты исследования по вопросу о электронно-микроскопическом строении слоев стенки тонкой кишки при смешанном и искусственном вскармливании в эксперименте.
...
30 09 2026 3:32:38
Статья в формате PDF
157 KB...
29 09 2026 7:27:45
Статья в формате PDF
113 KB...
28 09 2026 22:10:58
Статья в формате PDF
126 KB...
27 09 2026 15:32:31
Статья в формате PDF
197 KB...
26 09 2026 12:27:43
Статья в формате PDF
116 KB...
25 09 2026 14:53:39
Статья в формате PDF
301 KB...
24 09 2026 7:19:43
Статья в формате PDF
118 KB...
23 09 2026 4:37:40
Статья в формате PDF
127 KB...
22 09 2026 19:13:29
Статья в формате PDF
123 KB...
21 09 2026 4:52:20
Статья в формате PDF
269 KB...
20 09 2026 9:16:55
Статья в формате PDF
98 KB...
19 09 2026 20:30:55
Статья в формате PDF
104 KB...
18 09 2026 12:16:36
Статья в формате PDF
150 KB...
17 09 2026 10:55:31
Статья в формате PDF
784 KB...
16 09 2026 3:46:37
Статья в формате PDF
114 KB...
15 09 2026 12:17:52
Статья в формате PDF
193 KB...
14 09 2026 15:42:23
Статья в формате PDF
84 KB...
13 09 2026 0:36:50
Статья в формате PDF
116 KB...
12 09 2026 12:28:19
Статья в формате PDF
789 KB...
11 09 2026 6:33:27
Статья в формате PDF
110 KB...
10 09 2026 22:27:59
Статья в формате PDF
112 KB...
09 09 2026 0:33:52
Статья в формате PDF
263 KB...
08 09 2026 11:40:34
Статья в формате PDF
114 KB...
07 09 2026 2:24:19
Статья в формате PDF
267 KB...
06 09 2026 2:47:32
Статья в формате PDF
104 KB...
05 09 2026 13:54:29
Статья в формате PDF
100 KB...
04 09 2026 5:22:42
Статья в формате PDF
253 KB...
02 09 2026 7:25:48
Статья в формате PDF
122 KB...
01 09 2026 4:55:38
Статья в формате PDF
142 KB...
31 08 2026 6:23:11
8 февраля 2004 года исполняется 75 лет со дня рождения и 60 лет педагогической, производственной деятельности академика Российской Академии естествознания, Академии эмалирования России, Заслуженного деятеля науки и техники РФ, почетного работника высшего образования России, доктора технических наук, профессора кафедры технологии керамики, стекла и вяжущих веществ ЮРГТУ (НПИ).
...
30 08 2026 3:40:53
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
