Лучшее решение для прогнозного моделирования в 2021 году
Повысьте точность прогноза с помощью мощного программного обеспечения для предсказательного моделирования.

Прогнозное моделирование преследует цель построения правдоподобной математической модели, которая бы не только описывала определенный процесс или объект, но и давала достоверное предсказание. Прогнозное моделирование важно для финансового и маркетингового анализа, прогнозирования бизнеса, форекс и фондового рынка, прогнозирования спроса и так далее.
Одним из возможных методов проведения прогностического моделирования является групповой метод обработки данных, или вкратце GMDH. А в программном обеспечении GMDH Shell для предиктивного моделирования применяется значительно улучшенный GMDH-метод. Принципы метода GMDH были усовершенствованы и реализованы в программе. В отличие от классического группового метода обработки данных, разработанного еще в 1960-х годах, усовершенствованная версия, разработанная нашими специалистами, работает быстрее и дает более точный прогноз благодаря постепенно усложняющемуся подходу к моделированию.
Аппроксимация данных исторических данных начинается с более простых моделей и постепенно усложняется, если исторические значения не укладываются в модель в пределах заданного порога. Если определенная модель дает плохой прогноз, то программа применяет более сложные процедуры аппроксимации - линейные, полиномиальные, гауссовские и т.д. - и проверяет каждую новую модель на соответствие ранее собранным значениям данных до тех пор, пока не будет найдена модель, дающая наиболее точный прогноз. Такой процесс в сочетании с эффективными многопоточными вычислениями обеспечивает особенно высокую производительность на многоядерных или многопроцессорных системах.
Например, GMDH Shell строит предиктивную высокоточную модель, основанную на наборе данных из 200 тыс. рядов, всего за 37 секунд - результат, недостижимый при использовании конкурирующих решений. И в отличие от многих математически ориентированных программ, GMDH Shell восхитительно проста в использовании благодаря предопределенным шаблонам анализа и общей прозрачности пользовательского интерфейса.
В целом, GMDH Shell идеально подходит для прогнозного моделирования, анализа временных рядов, подгонки кривых и других задач прогнозирования и анализа исторических данных. Сочетание мощного математического алгоритма внутри и четкого интуитивно понятного интерфейса позволяет построить точную прогностическую модель с минимальными усилиями.
Скачайте GMDH Shell для Data Science прямо сейчас!
Более 100 000 человек уже скачали GMDH Shell
Преимущества GMDH Shell для Data Science
- Автоматически определяет структуру модели
- Устраняет перенасыщение и хорошо работает с небольшими наборами данных
- Быстрый даже с 1000 входных переменных
- Предоставляет инструменты прогнозирования, классификации, регрессии и кластеризации в одном пакете
Связанные страницы:
Наши клиенты

Глобальная штаб-квартира
GMDH Inc. |
55 Broadway, 28 этаж |
Нью-Йорк, NY 10006, США |
Свяжитесь с нами
+1 (888) 688-6406 (Северная Америка) |
+1 (347) 470-4634 (Международный) |
Отзывы клиентов
Эта программа - лучшее, что я когда-либо использовал. Наиболее впечатляющими, помимо других алгоритмов, являются возможности нейросетей и прогнозирования временных рядов, а также простота, с которой формулы могут быть сгенерированы и экспортированы в электронную таблицу для настройки.
Вам удалось улучшить как точность, так и скорость работы алгоритма нейронного типа. Оптимизационный движок для задач регрессии/классификации и временных рядов также очень классный. Продолжайте в том же духе!
Я уже несколько месяцев сам обучаю себя работе с нейронными сетями. Я купил книгу по этому предмету и использовал пару программ с открытым исходным кодом для обучения. В результате удачного поиска в Интернете я наткнулся на вашу программу. Она была чрезвычайно проста в использовании по сравнению с другими. Я чувствую, что с вашим программным обеспечением у меня будет преимущество.
GMDH Shell предоставляет наиболее удобный для пользователя интерфейс и одну из самых мощных программ для анализа временных рядов, ориентированных на конечных пользователей..