РОЗРОБЛЕННЯ ГІБРИДНИХ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ

Анотація

Досліджено проблему підвищення точності прогнозування в інтелектуальних системах шляхом інтеграції гібридних нейромережевих моделей. Актуальність роботи зумовлена необхідністю розроблення ефективних методів прогнозування, які забезпечують стабільність результатів та адаптивність до змінних умов. Метою дослідження є створення гібридної нейромережевої моделі прогнозування, що поєднує різні архітектури штучних нейронних мереж для підвищення точності аналізу даних, стійкості до шуму та гнучкості в умовах динамічних змін.Методи дослідження базуються на математичному моделюванні, аналізі сучасних нейромережевих архітектур та порівняльному оцінюванні їх ефективності. Використано підходи глибокого навчання з комбінуванням згорткових і рекурентних нейронних мереж, а також алгоритми оптимізації для підвищення продуктивності та зменшення обчислювальних витрат. На основі проведеного аналізу запропоновано гібридну модель прогнозування, що інтегрує механізми уваги та адаптивні алгоритми налаштування параметрів, забезпечуючи вищу точність оброблення складних залежностей у даних.Результати дослідження підтверджують, що запропонована модель забезпечує кращу узагальнювальну здатність порівняно з традиційними підходами. Доведено, що комбіноване використання згорткових і рекурентних архітектур у поєднанні з алгоритмами оптимізації підвищує точність прогнозування та сприяє зменшенню чутливості до змін у вхідних даних. Обґрунтовано необхідність застосування алгоритмів компресії та адаптивного налаштування параметрів для зниження обчислювального навантаження без втрати продуктивності.Практична цінність роботи полягає у створенні рекомендацій щодо адаптації запропонованої гібридної моделі до реальних умов у фінансовому секторі, медичній діагностиці та системах кібербезпеки. Перспективи подальших досліджень зосереджені на вдосконаленні механізмів адаптивного налаштування параметрів, підвищенні інтерпретованості результатів та оптимізації обчислювальних витрат, що сприятиме розширенню можливостей застосування гібридних нейромережевих моделей у складних аналітичних завданнях.