Keywords
Abstract
Ushbu maqolada vaqtga bog‘liq ma’lumotlar asosida bashoratlash masalalarini neyron to‘rlari yordamida yechish imkoniyatlari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqotda MATLAB dasturiy muhiti asosiy vosita sifatida tanlanib, uning sun’iy neyron tarmoqlar bilan ishlashga oid kutubxonalari orqali vaqt seriyasi prognozlash modellari qurildi. Ayniqsa, LSTM va boshqa rekurrent neyron tarmoqlar asosida yaratilgan modellar yordamida vaqt bo‘yicha bashoratlarning aniqligi tahlil qilindi. Eksperimentlar shuni ko‘rsatadiki, MATLAB muhiti neyron tarmoq arxitekturalarini oson sozlash, o‘qitish va natijalarni vizual tahlil qilish imkoniyatlarini taqdim etadi. Maqolada amaliy misollar orqali bashorat sifatini baholash ko‘rsatkichlari va model samaradorligi keltirilgan.
References
1. Mehdi Khashei, Mehdi Bijari. An artificial neural network (p,d,q) model for timeseries forecasting. Expert Systems and Applications 37(2010 ) 479-499p.
2. Jeffery D. Martin, Yu T. Morton, Qihou Zhou. Neural network development for the forecasting of upper atmosphere parameter distributions. Advances in Space Research 36 (2005) 2480-2485p.
3. Zaiyong Tang, Paul A.Fishwick. Feed-forward Neural Nets as Models for Time Series Forescasting. Department of Computer & Information Sciences, University of Florida.
4. S.V. Aksenov, V.B. Novoselsov Organizasiya i ispol'zovanie Neyronnix setey ( metodi i texnologii ).NTL. Tomsk 2006
5.Howard Demuth, Mark Beale. Neural Network Toolbox, User’s Guide.