Den bästa tidsserieprognoslösningen 2021
Öka prognosnoggrannheten med kraftfull programvara för prognoser för tidsserier
Prognoser för tidsserier är en dataanalysmetod som syftar till att avslöja vissa mönster från datasetet i ett försök att förutsäga framtida värden. Exemplet med tidsseriedata är börskurser, elbelastningsstatistik, månatliga (dagliga, timvisa) kunddata, mikro- och makroekonomiska parametrar, genetiska mönster och många andra.
GMDH Shell är programvara för tidsserieprognoser som utvecklats av Geos Research Group på grundval av den klassiska GMDH-algoritmen. GMDH (gruppmetod för datahantering) utvecklades i slutet av 1960-talet av den ukrainska professorn Ivakhnenko. Metoden innebär att man skapar modeller som var och en är mer komplex än den tidigare. Koefficienterna för regressionsekvationen för dessa modeller bestäms av metoden med minst kvadrat. Efter att en modell har byggts används den för att separera tidigare osedda historiska data för att se om den ger tillräckliga uppskattningar för verkliga historiska värden. Om approximationsfelet är för högt avvisas modellen och nästa, mer komplexa modell byggs.
Programvaran är den bästa jag någonsin har använt. Det som är mest imponerande, förutom de andra algoritmerna, är särskilt de neurala nät- och tidsserieprognosfunktionerna och hur enkelt formlerna kan genereras och exporteras till ett kalkylblad för anpassning.
GMDH Shell ärver GMDH-algoritmen samtidigt som den blir mycket mer flexibel och komplex. Verktyget kan använda olika approximationsmetoder (linjära, polynomiska, gaussiska, neurala nätverk) för att bygga en prediktiv modell.
Eftersom processen startar från enkla approximationer och går ner till mer komplicerade modeller är den totala tiden som krävs för att få en bra förutsägelse i allmänhet mindre än för många andra liknande lösningar. Dessutom tar GMDH Shell ut det mesta av din hårdvara och laddar alla tillgängliga kärnor och processorer i hela, parallella beräkningar. Som ett resultat tar det sammanlagt cirka 37 minuter att bygga en förutsägbar modell från en 200 000-rads dataset - uppenbarligen det bästa resultatet bland konkurrenterna.
Lägg till här ett trevligt och lättförståeligt gränssnitt, ett antal fördefinierade prover och en gratis provperiod så får du förmodligen den bästa tidsserieprognoslösningen på marknaden!
Ladda ner GMDH-skal för datavetenskap direkt!
Över 100 000 personer har redan laddat ner GMDH Shell!
Fördelar med GMDH-skal för datavetenskap
- Bestämmer modellstrukturen automatiskt
- Undvik övermontering och fungerar bra med mycket små datamängder
- Är snabb även med 1000 ingångsvariabler
- Ger prognoser, klassificering, regression och klusterverktyg i ett paket
Relaterade sidor:
Våra kunder
Globalt huvudkontor
| GMDH Inc. |
| 55 Broadway, 28: e våningen |
| New York, NY 10006, USA |
Kontakta oss
| +1 (332) 239-7864 (Internationell) |
Kundutlåtanden
Programvaran är den bästa jag någonsin har använt. Det som är mest imponerande, förutom de andra algoritmerna, är särskilt de neurala nät- och tidsserieprognosfunktionerna och hur enkelt formlerna kan genereras och exporteras till ett kalkylblad för anpassning.
Du har lyckats förbättra både noggrannhet och hastighet för algoritmen av neuraltyp. Optimeringsmotorn för regression / klassificering och tidsserieuppgifter var också mycket snygg. Fortsätt så!
Jag har lärt mig själv neurala nätverk i några månader nu på egen hand. Jag köpte en bok om ämnet och använde ett par program med öppen källkod för att lära mig. Med lycka till att söka på Internet stötte jag på din programvara. Det var extremt lätt att använda jämfört med de andra. Jag känner med din programvara att jag skulle ha en fördel.
GMDH Shell erbjuder det mest användarvänliga gränssnittet och ett av marknadens mest kraftfulla programvara för analys av tidsserier.
