ЕОМ
Гайдамака Т. В. Модель прогнозування часових рядів на основі штучних імунних систем : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / Т. В. Гайдамака ; кер. роботи проф. Корабльов М.М. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2014. – 107 с. : CD
Гайдамака Т. В. Модель прогнозування часових рядів на основі штучних імунних систем : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / Т. В. Гайдамака ; кер. роботи проф. Корабльов М.М. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2014. – 107 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Метою магістерської роботи є розробка моделей короткострокового прогнозування часових рядів на основі штучних імунних систем, програмна реалізація розроблених алгоритмів з використанням технологій паралельних і розподілених обчислень, проведення експериментальних досліджень. Для вирішення поставленого завдання використовуються технологія MPI.NET для систем з передачею повідомлень, і бібліотека TPL для систем із загальною пам'яттю.
ПРОГНОЗУВАННЯ, ЧАСОВИЙ РЯД, КЛОНАЛЬНЫЙ ВІДБІР, ШТУЧНА ІМУННА СИСТЕМА, ІМУННИЙ АЛГОРИТМ, ІМУННА МЕРЕЖА, АНТИГЕН, АНТИТІЛО, КЛОН, АФІННІСТЬ, ПРЕЦЕДЕНТ
The purpose of the master's degree project is to develop of the models of short-term time series forecasting based on artificial immune systems, the software implementation of the developed algorithms using the technologies of parallel and distributed computing, experimental studies. To solve the problem using technology MPI.NET for message-passing systems and a library for TPL systems with shared memory.
FORECASTING, TIME SERIES, CLONAL SELECTION, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM, IMMUNE ALGORITHM, IMMUNE NETWORK, ANTIGEN, ANTIBODIE, CLONES, AFFINITY, PRECEDENT
ПРОГНОЗУВАННЯ, ЧАСОВИЙ РЯД, КЛОНАЛЬНЫЙ ВІДБІР, ШТУЧНА ІМУННА СИСТЕМА, ІМУННИЙ АЛГОРИТМ, ІМУННА МЕРЕЖА, АНТИГЕН, АНТИТІЛО, КЛОН, АФІННІСТЬ, ПРЕЦЕДЕНТ
The purpose of the master's degree project is to develop of the models of short-term time series forecasting based on artificial immune systems, the software implementation of the developed algorithms using the technologies of parallel and distributed computing, experimental studies. To solve the problem using technology MPI.NET for message-passing systems and a library for TPL systems with shared memory.
FORECASTING, TIME SERIES, CLONAL SELECTION, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM, IMMUNE ALGORITHM, IMMUNE NETWORK, ANTIGEN, ANTIBODIE, CLONES, AFFINITY, PRECEDENT