A legjobb idősoros előrejelzési megoldás 2021-ben
Növelje az előrejelzés pontosságát a hatékony idősoros előrejelző szoftverrel
Az idősoros előrejelzés egy olyan adatelemzési módszer, amelynek célja, hogy felfedjen bizonyos mintákat az adatkészletből a jövőbeli értékek előrejelzése érdekében. Az idősoros adatok példái a tőzsdei árfolyamok, a villamosenergia-terhelési statisztikák, a havi (napi, óránkénti) ügyféligényi adatok, mikro- és makrogazdasági paraméterek, genetikai minták és még sok más.
Az GMDH Shell egy idősoros előrejelző szoftver, amelyet a Geos Research Group fejlesztett ki a klasszikus GMDH algoritmus alapján. Az GMDH-t (csoportos adatkezelési módszer) az 1960-as évek végén fejlesztette ki Ivakhnenko ukrán professzor. A módszer olyan modellek létrehozását jelenti, amelyek mindegyike összetettebb, mint az előző. Ezen modellek regressziós egyenletének együtthatóit a legkisebb négyzetek módszerével határozzuk meg. A modell felépítése után a rendszer a korábban nem látott történelmi adatok elkülönítésére alkalmazza, hogy megnézze, megfelelő becsléseket ad-e a valós történelmi értékekre. Ha a közelítési hiba túl magas, a modell elutasításra kerül, és a következő, összetettebb modell épül.
A szoftver a legjobb, amit valaha használtam. Ami a többi algoritmus mellett a leglenyűgözőbb, az a neurális hálózat és az idősoros előrejelzési képesség, valamint a képletek egyszerű generálása és testreszabás céljából táblázatba exportálása.
Az GMDH Shell örökli az GMDH algoritmust, miközben sokkal rugalmasabbá és összetettebbé teszi. Az eszköz különféle közelítési módszereket (lineáris, polinomiális, Gauss-, neurális hálózatokat) alkalmazhat prediktív modell felépítéséhez.
Mivel a folyamat egyszerű közelítésekből indul ki, és bonyolultabb modellekig megy le, a jó előrejelzéshez általában kevesebb idő szükséges, mint sok más hasonló megoldásnál. Ezenkívül az GMDH Shell a legtöbbet hozza ki a hardverből, és az összes elérhető magot és CPU-t teljes mértékben betölti, párhuzamosan a számításokkal. Ennek eredményeként a prediktív modell felépítése 200 000 soros adatkészletből összesen körülbelül 37 percet vesz igénybe – ez a versenytársak között láthatóan a legjobb eredmény.
Adjon hozzá egy szép és könnyen érthető felületet, számos előre meghatározott mintát és egy ingyenes próbaverziót, és valószínűleg a legjobb idősoros előrejelzési megoldást kapja a piacon!
Töltse le azonnal az GMDH Shell for Data Science alkalmazást!
Már több mint 100 000 ember töltötte le az GMDH Shellt!
Az GMDH Shell előnyei a Data Science számára
- Automatikusan meghatározza a modell szerkezetét
- Megakadályozza a túlillesztést, és jól működik nagyon kis adatkészletekkel
- Még 1000 bemeneti változóval is gyors
- Előrejelzési, osztályozási, regressziós és klaszterező eszközöket biztosít egy csomagban
Kapcsolódó oldalak:
A vásárlóink
Globális központ
| GMDH Inc. |
| 55 Broadway, 28. emelet |
| New York, NY 10006, USA |
Lépjen kapcsolatba velünk
| +1 (332) 239-7864 (Világszerte) |
Ügyfélbeszámolók
A szoftver a legjobb, amit valaha használtam. Ami a többi algoritmus mellett a leglenyűgözőbb, az a neurális hálózat és az idősoros előrejelzési képesség, valamint a képletek egyszerű generálása és testreszabás céljából táblázatba exportálása.
Sikerült javítania a neurális típusú algoritmusok pontosságát és sebességét. A regressziós/osztályozási és idősoros feladatok optimalizáló motorja is nagyon ügyes volt. További jó munkát!
Néhány hónapja egyedül tanítom magam neurális hálózatokra. Vettem egy könyvet a témában, és néhány nyílt forráskódú szoftvert használtam a tanuláshoz. Sok szerencsével az interneten keresgéltem, és ráakadtam a szoftverére. Használata rendkívül egyszerű volt a többihez képest. Úgy érzem, a szoftvereddel előnyben lennék.
Az GMDH Shell körülbelül a legfelhasználóbarátabb felületet és az egyiket biztosítja a legerősebb végfelhasználó-orientált idősor-elemző szoftver a piacon.
