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
134 KB...
10 10 2026 1:28:52
Статья в формате PDF
101 KB...
09 10 2026 5:37:59
Статья в формате PDF
119 KB...
08 10 2026 20:43:23
Статья в формате PDF
102 KB...
07 10 2026 13:16:19
Статья в формате PDF
120 KB...
06 10 2026 21:40:21
Статья в формате PDF
254 KB...
05 10 2026 4:50:13
Статья в формате PDF
104 KB...
04 10 2026 5:34:27
Статья в формате PDF
150 KB...
03 10 2026 13:28:53
Статья в формате PDF
132 KB...
02 10 2026 8:37:19
Статья в формате PDF
100 KB...
01 10 2026 2:24:30
Статья в формате PDF
133 KB...
30 09 2026 21:34:10
Статья в формате PDF
279 KB...
29 09 2026 3:47:37
Статья в формате PDF
106 KB...
28 09 2026 21:30:26
Статья в формате PDF 130 KB...
27 09 2026 2:58:35
Статья в формате PDF
266 KB...
26 09 2026 17:13:41
Статья в формате PDF
284 KB...
25 09 2026 10:27:11
Статья в формате PDF
314 KB...
24 09 2026 19:59:50
Статья в формате PDF
107 KB...
23 09 2026 1:51:31
Статья в формате PDF
122 KB...
22 09 2026 22:40:47
Статья в формате PDF
77 KB...
21 09 2026 15:47:21
Статья в формате PDF 94 KB...
20 09 2026 4:16:50
Статья в формате PDF
103 KB...
18 09 2026 8:13:48
Статья в формате PDF
254 KB...
17 09 2026 15:26:46
Статья в формате PDF
219 KB...
15 09 2026 10:48:23
Статья в формате PDF
113 KB...
13 09 2026 23:47:59
Статья в формате PDF
142 KB...
12 09 2026 7:58:34
В этой статье рассматриваются вопросы применения инновационных технологии формирования навыков здорового образа жизни учащихся сельских школ во внеурочное время.
...
11 09 2026 3:16:40
Статья в формате PDF
228 KB...
10 09 2026 10:40:52
Статья в формате PDF
154 KB...
09 09 2026 11:57:12
Статья в формате PDF
112 KB...
08 09 2026 21:37:11
Статья в формате PDF
94 KB...
07 09 2026 15:28:32
Статья в формате PDF
126 KB...
06 09 2026 8:32:39
Статья в формате PDF
252 KB...
04 09 2026 9:34:24
Анализ опыта по восстановлению методом агростепей растительности на нарушенных кормовых угодьях долины средней Лены показал, что метод при соблюдении экологических условий и видового состава участков обеспечивает восстановление растительности, проявляющееся в повышении проективного покрытия и доминировании в травостое целинных видов. Соответствие экологических условий и видового состава травостоя при подборе участков обеспечивает восстановление растительности нарушенных участков до 70–75 % и доминирование в травостое целинных видов до 60–65 % в условиях нормального и сильного засоления.
...
03 09 2026 13:43:24
Статья в формате PDF
254 KB...
02 09 2026 3:51:33
Предложено устранять внутриутробную гипоксию и асфиксию плода путем искусственной вентиляции его легких дыхательным газом. Для искусственного дыхания внутриутробного плода разработано специальное устройство, названное внутриматочным аквалангом. Внутриматочный акваланг включает аппарат искусственной вентиляции легких и дыхательный контур со специальной раскладной (раздувной) дыхательной маской, надеваемой внутри матки на голову плода наподобие сетчатого шлема. Разработана контролируемая с помощью УЗИ технология введения маски внутрь матки через естественное отверстие в шейке матки, технология одевания дыхательной маски на голову внутриутробного плода при головном его предлежании и технология вентилирования легких внутриутробного плода дыхательным газом.
...
01 09 2026 22:44:37
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 ::
