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
137 KB...
01 07 2026 19:52:33
Статья в формате PDF
99 KB...
30 06 2026 6:44:28
Статья в формате PDF
105 KB...
29 06 2026 18:52:46
В данном исследовании приведены морфологические изменения в слизистой оболочке желудка при воздействии гипокинезии. Структурные изменение былы выявлены в слизистой оболочке.
...
28 06 2026 7:40:10
Статья в формате PDF
98 KB...
27 06 2026 1:35:40
Статья в формате PDF
134 KB...
26 06 2026 17:59:31
Статья в формате PDF
114 KB...
25 06 2026 21:44:16
Статья в формате PDF
130 KB...
24 06 2026 21:26:57
Статья в формате PDF
166 KB...
23 06 2026 9:31:12
Статья в формате PDF
209 KB...
21 06 2026 23:42:20
Статья в формате PDF
109 KB...
20 06 2026 8:48:56
Статья в формате PDF
3150 KB...
19 06 2026 10:24:57
Школьная научно-исследовательская деятельность – это сочетание приемов и методов, направленных на решение актуальных проблем, которые служат активизации познавательной деятельности учащихся. Научно-исследовательская работа учащихся – это пpaктическая работа поискового хаpaктера, которая способствует расширению знаний учащихся, развитию их пpaктических умений. В процессе создания естественнонаучных проектов у школьников возрастает познавательный интерес к общим законам природы, стремление к приобретению обширных знаний, обогащается умственная деятельность учащихся, развивается умение мыслить творчески.
...
18 06 2026 9:39:22
Статья в формате PDF
149 KB...
17 06 2026 0:57:25
Статья в формате PDF
140 KB...
16 06 2026 0:26:16
Статья в формате PDF
146 KB...
15 06 2026 15:56:49
Статья в формате PDF
111 KB...
14 06 2026 20:57:42
Статья в формате PDF
137 KB...
13 06 2026 8:44:34
Статья в формате PDF
111 KB...
12 06 2026 16:59:13
Статья в формате PDF
79 KB...
11 06 2026 3:56:43
В миниобзоре приведены современные тренды изучения роли окислительного стресса в патогенезе хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ). Показано, что развитие окислительного стресса происходит синхронно с дисбалансом в системе протеазы/антипротеазы и взаимосвязано с нарушением обмена железа. Приведены данные, демонстрирующие нарушение регуляции антиоксидантной защиты при ХОБЛ. Показана взаимосвязь между развитием окислительного стресса и воспалением. Обсуждается гипотеза о взаимосвязи окислительного стресса, хронического воспаления и старения в механизме патогенеза ХОБЛ.
...
10 06 2026 4:30:14
Брыжеечный лимфатический ствол белой крысы проходит вдоль ствола краниальной брыжеечной артерии без перерыва в одноименных лимфоузлах.
...
09 06 2026 6:32:30
Статья в формате PDF
108 KB...
07 06 2026 23:41:37
Статья в формате PDF
255 KB...
04 06 2026 13:19:19
Статья в формате PDF
99 KB...
03 06 2026 20:24:33
Рассмотрена современная классификация и номенклатура пробиотических средств. Проведен анализ по составу и форме выпуска препаратов, представленных на российском фармацевтическом рынке. Даны рекомендации по оптимальному дозированию препаратов пробиотиков и повышению их устойчивости с помощью метода иммобилизации.
...
02 06 2026 8:42:13
Статья в формате PDF
303 KB...
01 06 2026 14:57:14
Статья в формате PDF
160 KB...
31 05 2026 6:10:49
Статья в формате PDF
241 KB...
30 05 2026 15:28:30
Статья в формате PDF
312 KB...
29 05 2026 5:34:14
Статья в формате PDF
338 KB...
28 05 2026 1:37:44
Статья в формате PDF
263 KB...
27 05 2026 15:50:34
Статья в формате PDF
88 KB...
25 05 2026 17:50:28
Статья в формате PDF
108 KB...
24 05 2026 2:21:36
Статья в формате PDF
184 KB...
23 05 2026 15:11:36
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 ::
