أفضل حلول النمذجة التنبؤية في عام 2021

ارفع دقة التنبؤ باستخدام برنامج النمذجة التنبؤية القوية

برمجيات وأساليب وتقنيات النمذجة التنبؤية

تسعى النمذجة التنبؤية إلى هدف بناء نموذج رياضي معقول لا يصف فقط عملية أو كائنًا معينًا ، بل سيعطي أيضًا تنبؤًا موثوقًا به. تعد النمذجة التنبؤية مهمة في التحليل المالي والتسويقي والتنبؤ بالأعمال والفوركس وسوق الأوراق المالية والتنبؤ بالطلب وما إلى ذلك.

إحدى الطرق الممكنة لتنفيذ النمذجة التنبؤية هي طريقة المجموعة لمعالجة البيانات ، أو GMDH قريبًا. ويطبق برنامج GMDH Shell أسلوب GMDH المحسن بشكل كبير للنمذجة التنبؤية. تم تحسين مبادئ طريقة GMDH وتنفيذها في البرنامج. على عكس طريقة المجموعة الكلاسيكية لمعالجة البيانات التي تم تطويرها في الستينيات ، تعمل النسخة المتقدمة التي طورها متخصصونا بشكل أسرع وتوفر تنبؤًا أكثر دقة بفضل نهج النماذج المعقدة تدريجياً.

يبدأ تقريب البيانات التاريخية المعطاة بنماذج أبسط ويزداد تعقيدًا تدريجيًا إذا كانت القيم التاريخية لا تتناسب مع النموذج ضمن العتبة المحددة. إذا أعطى نموذج معين تنبؤًا سيئًا ، فإن البرنامج يطبق إجراءات تقريب أكثر تعقيدًا - خطي ، متعدد الحدود ، غاوسي إلخ - ويختبر كل نموذج جديد مقابل قيم البيانات المجمعة مسبقًا حتى يتم العثور على النموذج الذي يعطي التنبؤ الأكثر دقة. توفر هذه العملية جنبًا إلى جنب مع الحوسبة الفعالة متعددة الخيوط أداءً عاليًا بشكل خاص على الأنظمة متعددة النواة أو متعددة وحدات المعالجة المركزية.

على سبيل المثال ، يبني GMDH Shell نموذجًا تنبئيًا عالي الدقة يعتمد على مجموعة بيانات 200 ألف صف في 37 ثانية فقط - وهي نتيجة يصعب تحقيقها مع الحلول المنافسة. وخلافًا للعديد من البرامج الموجهة نحو الرياضيات ، فإن GMDH Shell سهل الاستخدام بشكل مبهج بفضل قوالب التحليل المحددة مسبقًا والشفافية الشاملة لواجهة المستخدم.

بشكل عام ، يعتبر GMDH Shell مثاليًا للنمذجة التنبؤية وتحليل السلاسل الزمنية وتركيب المنحنى ومهام التنبؤ وتحليل البيانات التاريخية الأخرى. يتيح الجمع بين الخوارزمية الرياضية القوية في الداخل والواجهة البديهية الواضحة بناء نموذج تنبؤي دقيق مع القليل من الجهود.


قم بتنزيل GMDH Shell لعلوم البيانات على الفور!

أكثر من 100،000 شخص قاموا بالفعل بتنزيل GMDH Shell!

فوائد GMDH Shell لعلوم البيانات

  • يحدد هيكل النموذج تلقائيًا
  • Drevents overfitting ويعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات الصغيرة جدًا
  • سريع حتى مع 1000 متغير إدخال
  • يوفر أدوات التنبؤ والتصنيف والانحدار والتجميع في حزمة واحدة

الصفحات ذات الصلة: