Разработка и программная реализация интеллектуального алгоритма прогнозирования динамики экономических показателей
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка автоматизированной системы учета товаров и продаж для торговой компании2 000 ₽
Разработка информационной системы инвентаризации оборудования2 000 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам2 000 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации2 000 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2020 году.
Для эффективного принятия решений и разработки краткосрочных и долгосрочных планов необходимо прогнозировать будущие значения таких важнейших показателей как, например, объем продаж, издержки производства, ставки процента и так далее.
Метод прогнозирования, рассматриваемый в работе, дает приближенный прогноз с небольшой погрешностью.
Прогнозирование, нахождение скрытых периодичностей в данных, анализ зависимостей, оценка рисков при принятии решений и другие задачи решаются в рамках статистических моделей.
Нейронные сети решают практические задачи всех типов. Главное достоинство нейронных сетей является то, что они способны решать задачи, которые оказываются слишком сложными для обычных технологий. Это задачи, которые не имеют алгоритмического решения или, для которых алгоритмическое решение является очень трудным, чтобы его можно было определить аналитически. Нейронные сети широко применяются для обработки и анализа данных, в их задачи входит распознавание и классификация образов, прогнозирование, управление и т.д. Все чаще их используют в реальных бизнес приложениях. Они стали лидерами в таких областях, как обнаружение фальсификаций и оценка риска. Их использование в системах прогнозирования и системах маркетинговых исследований постоянно увеличивается. Конкурентами являются классические методы анализа данных: методы статистики, идентификации систем и управления.
Актуальность работы обусловлена тем, что знание основ эконометрических методов позволяет более профессионально работать в условиях сложившейся экономической системы, так как без этих знаний трудно изучить уже известные эмпирические зависимости и строить новые, ведь чем точнее прогноз, тем вероятней успех любого дела.
Цель работы является Разработка и программная реализация интеллектуального алгоритма прогнозирования динамики экономических показателей.
Предметом исследования является анализ и прогнозирование динамики экономических показателей.
При выполнении работы были поставлены следующие задачи:
─ изучить теоретические и методологические аспекты по применению и прогнозированию временных рядов методом искусственных нейронных сетей;
─ проанализировать основные экономические показатели;
─ построить модель и спрогнозировать экономические показатели методом нейронных сетей в системе Matlab.
В качестве исследовательского инструментария использование методы временных рядов, нейронных сетей, а так же табличные и графические методы предоставления результатов.
Теоретико-методологическую базу составили труды отечественных ученых-экономистов в области эконометрических исследований, какие как Балдин К.В., Боровиков В.П., Елисеева И.И., Заенцев И.В., Хайкин С., а также интернет-ресурсы.
Характеристики
Программа с исходниками | да |
Год | 2020 |
Обратилась сюда с очень сложной темой. Сделали диплом за месяц, что для меня было спасением. Ребята — профи, взялись за задачу, которая мне не поддавалась.
Есть небольшой нюанс: из-за сжатых сроков не успели отполировать все детали до идеала. Если планируете заказывать, лучше делать это заранее. Но несмотря на это, работа качественная, и я получила «отлично» на защите.
Огромное вам спасибо! Рекомендую ребят всем, кто попал в трудную ситуацию.
Учусь в МГУ на направлении бизнес-информатика. Сначала сомневалась, получится ли совместить требования методички и мои пожелания по структуре. В работе использовались данные из 1С и элементы анализа в Stata. Несколько раз просила внести изменения, всё сделали корректно. В итоге диплом приняли, а оригинальность оказалась выше 88%.
Писала диплом по праву в УрФУ, тема про цифровые права. Сделали с акцентом на судебную практику, уникальность 90%. Сначала сомневалась в надёжности, но общались в чате, скидывали промежуточные главы. На защите отвечала на вопросы легко, потому что материал был логично выстроен. Рекомендую как проверенный сервис.
В РЭУ им. Плеханова готовил диплом по экономике предприятия. Сам текст был нормальный, но особенно полезной оказалась помощь перед защитой. Отдельно заказал ответы на возможные вопросы комиссии. На самой защите несколько вопросов совпали почти дословно.
Заканчивала магистратуру в ДВФУ по педагогике. После предзащиты возникли дополнительные требования кафедры. Несмотря на то что работа уже была завершена, помогли внести изменения и обновить список литературы. Такое сопровождение реально выручило.
