Содержимое раздела
Представлены методы прогнозирования нагрузки на основе вероятностно-статистических моделей. Будут рассмотрены различные подходы, включая анализ временных рядов, методы машинного обучения (например, нейронные сети, деревья решений) и их комбинации. Описываются этапы разработки моделей прогнозирования, включая выбор данных, предобработку, выбор модели, обучение, валидацию и оценку точности. Будет уделено внимание учету сезонности, трендов и других факторов, влияющих на нагрузку. Также будет рассмотрен вопрос учета неопределенности в прогнозах и разработка интервальных прогнозов.