ИСТИНА

В программе реализован набор методов построения среднесрочных (до 30-50 шагов) прогнозов с использованием нейронных сетей. Для повышения точности обучения входные данные, используемые для обучения глубокой нейросети, дополняются различными статистическими характеристиками: выборочными моментами, а также моментами для аппроксимирующих смешанных моделей исходных данных и их приращений. Программа состоит из модулей, реализующих следующий функционал: - предварительная обработка данных эксперимента; - расширение признакового пространства с помощью характеристик вероятностно-статистических моделей; - поиск оптимальной архитектуры и выбор гиперпараметров для глубоких нейронных сетей (прямого распространения и рекуррентных); - визуализация результатов и анализ качества обучения модели. Программа предназначена для построения высокоточных прогнозов наблюдений, получаемых в экспериментах с турбулентной плазмой в стеллараторе Л-2М, с использованием статистически расширенных наборов данных.