Solusi Peramalan Rangkaian Waktu Terbaik tahun 2021
Tingkatkan Akurasi Prakiraan dengan Perangkat Lunak Peramalan Rangkaian Waktu yang Kuat
Peramalan deret waktu adalah metode analisis data yang bertujuan untuk mengungkap pola tertentu dari dataset dalam upaya memprediksi nilai masa depan. Contoh data time series adalah nilai tukar saham, statistik beban listrik, data permintaan pelanggan bulanan (harian, per jam), parameter mikro dan makro ekonomi, pola genetik dan banyak lagi lainnya.
GMDH Shell adalah perangkat lunak peramalan deret waktu yang dikembangkan oleh Geos Research Group berdasarkan algoritma GMDH klasik. GMDH (metode kelompok penanganan data) dikembangkan pada akhir 1960-an oleh profesor Ukraina Ivakhnenko. Metode ini menyiratkan pembuatan model yang masing-masing lebih kompleks daripada yang sebelumnya. Koefisien persamaan regresi dari model-model tersebut ditentukan dengan metode kuadrat terkecil. Setelah model dibuat, model tersebut diterapkan untuk memisahkan data historis yang sebelumnya tidak terlihat untuk melihat apakah model tersebut memberikan perkiraan yang memadai untuk nilai historis yang sebenarnya. Jika kesalahan aproksimasi terlalu tinggi, model ditolak dan model berikutnya yang lebih kompleks dibangun.
Perangkat lunak ini adalah yang terbaik yang pernah saya gunakan. Apa yang paling mengesankan, selain algoritme lainnya, adalah terutama jaringan saraf dan kemampuan perkiraan deret waktu serta kemudahan rumus yang dapat dibuat dan diekspor ke spreadsheet untuk penyesuaian.
GMDH Shell mewarisi algoritma GMDH sekaligus membuatnya jauh lebih fleksibel dan kompleks. Alat tersebut dapat menerapkan berbagai metode aproksimasi (linier, polinomial, Gaussian, jaringan saraf) untuk membangun model prediktif.
Karena prosesnya dimulai dari perkiraan sederhana dan turun ke model yang lebih rumit, waktu keseluruhan yang dibutuhkan untuk menerima prediksi yang baik biasanya lebih sedikit daripada banyak solusi serupa lainnya. Selain itu, GMDH Shell memanfaatkan perangkat keras Anda secara maksimal dan memuat semua inti dan CPU yang tersedia secara penuh, paralel dengan komputasi. Hasilnya, membangun model prediktif dari kumpulan data 200 ribu baris membutuhkan waktu total sekitar 37 menit - tampaknya merupakan hasil terbaik di antara para pesaing.
Tambahkan di sini antarmuka yang bagus dan mudah dipahami, sejumlah sampel yang telah ditentukan dan uji coba gratis dan Anda mungkin akan mendapatkan solusi perkiraan deret waktu terbaik di pasar!
Unduh GMDH Shell untuk Ilmu Data Secara Instan!
Lebih dari 100.000 orang telah mengunduh GMDH Shell!
Manfaat Shell GMDH untuk Ilmu Data
- Menentukan struktur model secara otomatis
- Mencegah overfitting dan berfungsi baik dengan kumpulan data yang sangat kecil
- Cepat bahkan dengan 1.000 variabel input
- Menyediakan alat perkiraan, klasifikasi, regresi, dan pengelompokan dalam satu paket
Halaman Terkait:
Pelanggan Kami
Markas Besar Global
| GMDH Inc. |
| 55 Broadway, lantai 28 |
| New York, NY 10006, AS |
Hubungi kami
| +1 (332) 239-7864 (Internasional) |
Testimoni Klien
Perangkat lunak ini adalah yang terbaik yang pernah saya gunakan. Apa yang paling mengesankan, selain algoritme lainnya, adalah terutama jaringan saraf dan kemampuan perkiraan deret waktu serta kemudahan rumus yang dapat dibuat dan diekspor ke spreadsheet untuk penyesuaian.
Anda telah berhasil meningkatkan akurasi dan kecepatan algoritme tipe saraf. Mesin pengoptimalan untuk regresi / klasifikasi dan tugas deret waktu juga sangat rapi. Pertahankan kerja bagus!
Saya telah belajar sendiri jaringan saraf selama beberapa bulan sekarang. Saya membeli sebuah buku tentang subjek tersebut dan menggunakan beberapa perangkat lunak sumber terbuka untuk belajar. Semoga berhasil mencari di Internet saya menemukan perangkat lunak Anda. Itu sangat mudah digunakan dibandingkan dengan yang lain. Saya merasa dengan perangkat lunak Anda, saya akan mendapat keuntungan.
GMDH Shell menyediakan antarmuka yang paling ramah pengguna dan salah satunya perangkat lunak analisis deret waktu berorientasi pengguna akhir yang paling kuat di pasar.
