Электронная библиотека СурГУ

     

Детальная информация

Судеев, Вадим Петрович. Нейросетевой алгоритм прогнозирования загруженности складского помещения: бакалаврская работа: 01.03.02 Прикладная математика и информатика / В. П. Судеев; научный руководитель А. О. Дубовик; БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет", Политехнический институт, Кафедра прикладной математики. — Электронные текстовые данные. — Сургут, 2024. — 1 файл (6392204 байт). — Коллекция: Выпускные квалификационные работы. — Заглавие с титульного экрана. — Режим доступа: Корпоративная сеть СурГУ или с любой точки подключения к Интернет по логину и паролю. — <URL:https://elib.surgu.ru/fulltext/vkr/2024/11855>. — Текст (визуальный): электронный

Дата создания записи: 28.06.2024

Коллекции: Выпускные квалификационные работы

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть НБ СурГУ Все Прочитать
Интернет Читатели Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Введение
  • 1. Анализ состояния проблемы прогнозирования загруженности складского помещения с помощью нейронных сетей
  • 2. Общие определения и постановка задачи
    • 2.1 Математическая модель
    • 2.2 Общая структура и устройство нейросетей
    • 2.3 Анализ входных данных
    • 2.4 Нейросеть архитектуры GRU
    • 2.5 Нейросеть архитектуры WaveNet
    • 2.6 Нейросеть архитектуры Transformer
    • 2.7 Метрика качества прогноза
    • 2.8 Поиск оптимального набора гиперпараметров.
  • 3. Программная реализация и анализ результатов
    • 3.1 Результат работы GRU
    • 3.2 Результат работы WaveNet
    • 3.3 Результат работы Transformer
    • 3.4 Анализ прогнозов нейронных сетей
  • 4. Сравнение итогов работы
  • Заключение
  • Список литературы
  • Приложение
    • Приложение 1. Листинг кода модели GRU
    • Приложение 2. Листинг кода модели WaveNet
    • Приложение 3. Листинг кода модели Transformer

Статистика использования

stat Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика