№ 2 (01.04.2015-30.06.2015)
Содержание номера
Фамилии (докладчики из России и СНГ):
а - б - в - г - д - е - ж - з - и - к - л - м - н - о - п - р - с - т - у - ф - х - ц - ч - ш - щ - э - ю - я
Фамилии (иностранные докладчики):
A - B - C - D - E - F - G - H - I - J - K - L - M - N - O - P - Q - R - S - T - U - V - W - X - Y - Z
- Гязова М.М. / Gyazova M.M.
-
Оценка точности и адекватности прогнозной модели и прогнозирование объемов авиаперевозок / Assessment of accuracy and adequacy of expected model and forecasting of volumes of air transportation
Аннотация: В настоящее время нет достаточно полного исследования всевозможных критериев точности, что затрудняет оценивание возможностей различных моделей и опыта их применения в прикладных работах по прогнозированию конкретных процессов.
Для прогнозирования можно использовать коэффициент парной корреляции между последовательностями прогнозных и фактических значений. Классический критерий точности прогнозирования - коэффициент корреляции Пирсона. Для увеличения точности прогноза необходимо увеличить количество наблюдений, с использованием нейронной сети.
Важным фактором снижения экономических и других рисков деятельности авиакомпании является прогнозирование объемов перевозок, которое наиболее адекватно осуществлять с помощью нейросетевого моделирования.
Ключевые слова: верификация модели, прогнозное моделирование , нейросетевое моделирование, оценка точности прогнозной модели, проверка адекватности модели, прогнозирование объемов авиаперевозок.
Annontation: Now there is no rather full research of various criteria of accuracy that complicates estimation of opportunities of various models and experience of their application in applied works on forecasting of concrete processes.
Keywords: verification of model, expected modeling, neural network modeling, assessment of accuracy of expected model, check of adequacy of model, forecasting of volumes of air transportation.
Текст статьи
Подробнее
Скрыть
1
Все страницы
|