ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Перепелкин Вадим Юрьевич

Нейронные сети находят широкое применение в различных областях, включая медицину, финансы, производство и науку. Они уже успешно используются в решении задач классификации, компьютерного зрения, работы с видео изображениями, обработки естественных языков, генерации данных и изображений и многих других. В исследуемой работе рассмотрены проблемные аспекты использования рекуррентных нейросетей для прогнозирования временных рядов. Временные ряды повсеместно встречаются в окружающем мире, промышленности и науке. Они представляют собой собранные статистические данные за прошлые периоды, например, количество проживающих людей на какой-либо территории, объемы производства продукции, объемы потребления топлива и т.д. Важной задачей является прогнозирование будущих значений временных рядов, чтобы иметь возможность заранее подготовиться к предстоящим изменениям. В качестве примера рассмотрено построение модели прогнозирования заболеваемости вирусом COVID-19 на базе рекуррентных нейросетей.

Ключевые слова:прогнозирование, временные ряды, нейронные сети, модели.