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
307 KB...
21 07 2026 18:47:30
Статья в формате PDF
133 KB...
20 07 2026 2:20:32
Статья в формате PDF
392 KB...
19 07 2026 18:13:58
Статья в формате PDF
110 KB...
17 07 2026 22:30:36
Статья в формате PDF
115 KB...
16 07 2026 21:28:30
Статья в формате PDF
171 KB...
15 07 2026 21:24:47
Статья в формате PDF
89 KB...
14 07 2026 3:32:27
В статье представлен фрагмент авторской концепции теории патологического процесса. На примере становления хронического инфекционного процесса проведен анализ взаимоотношения основных причинных факторов, составляющих сложную структуру этиологии болезни.
...
13 07 2026 1:32:32
Статья в формате PDF
114 KB...
12 07 2026 6:28:34
Статья в формате PDF
89 KB...
11 07 2026 18:16:23
Статья в формате PDF
257 KB...
10 07 2026 19:13:39
Статья в формате PDF
90 KB...
09 07 2026 21:13:41
Статья в формате PDF
123 KB...
08 07 2026 1:15:58
Статья в формате PDF
89 KB...
07 07 2026 4:42:14
Статья в формате PDF
232 KB...
06 07 2026 1:22:29
Статья в формате PDF
315 KB...
05 07 2026 10:36:19
Статья в формате PDF
152 KB...
03 07 2026 14:23:29
Статья в формате PDF
125 KB...
02 07 2026 1:31:52
Статья в формате PDF
196 KB...
01 07 2026 22:56:40
Статья в формате PDF
107 KB...
30 06 2026 22:33:35
Статья в формате PDF
173 KB...
29 06 2026 5:24:46
Статья в формате PDF
145 KB...
27 06 2026 18:40:57
Статья в формате PDF 117 KB...
26 06 2026 5:20:33
Статья в формате PDF
102 KB...
25 06 2026 4:49:12
Статья в формате PDF
84 KB...
24 06 2026 17:26:53
Статья в формате PDF
238 KB...
22 06 2026 10:13:57
Статья в формате PDF
130 KB...
21 06 2026 23:47:13
Статья в формате PDF
673 KB...
20 06 2026 22:38:16
Статья в формате PDF
125 KB...
19 06 2026 21:28:25
Статья в формате PDF
111 KB...
18 06 2026 6:23:17
Статья в формате PDF
122 KB...
17 06 2026 4:44:52
Статья в формате PDF
121 KB...
16 06 2026 2:50:40
Статья в формате PDF
144 KB...
15 06 2026 10:11:23
Статья в формате PDF
96 KB...
14 06 2026 9:38:34
Статья в формате PDF
107 KB...
13 06 2026 6:52:28
Показано, что бытующее до сих пор утверждение, что центростремительные и гироскопические силы работы не совершают, неверно. При движении тела с постоянной скоростью по круговой орбите непрерывно затрачивается работа на изменение направления движения (поворот вектора скорости).
...
12 06 2026 4:22:29
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 ::
