Метод прогнозування гетероскедастичних процесів з використанням синтезованих поліноміальних нейронних мереж

Abstract

Запропоновано метод пошуку функціональних залежностей у динамічних систе- мах за набором вхідних даних, за допомогою гібридного клонального алгоритму і синтезованої за допомогою клонального алгоритму поліноміальної нейронної мережі. Запропоновано технологію побудови моделей гетероскедастичних процесів. This paper proposes a method of finding functional relationships in dynamical systems on the set of input data by clonal hybrid algorithm and clonal synthesized using polynomial algorithm neural network. The technology of building models heteroscedastic processes.