• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Neural Network Modeling and What-if Scenarios: Applications to Various-Term Sales Forecasts
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Neural Network Modeling and What-if Scenarios: Applications to Various-Term Sales Forecasts

P. 122–126.
Кускова В. В., Зайцев Д. Г., Сокол А. А., Хвацкий Г. С.
Язык: английский
Ключевые слова: forecastingNeural Networkpredictive models

В книге

Proceedings of the 26th ISSAT Conference on Reliability and Quality in Design
International Society of Science and Applied Technologies, 2021.
Похожие публикации
Экономическая интеграция России и Беларуси: перспективы роста и обмена инновациями
Копнова Е. Д., Журавлева К. А., Коряков И. В. и др., Журнал Белорусского государственного университета. Экономика 2025 № 1 С. 36–46
В статье рассматриваются перспективы экономического сотрудничества между Россией и Беларусью в рамках интеграционных объединений ЕАЭС, ШОС и БРИКС, с акцентом на влияние санкций, и их последствия для экономического роста стран. Исследование включает применение методов эконометрического моделирования для оценки прогноза ключевых экономических характеристик, таких как валовой внутренний продукт Республики Беларусь и объем взаимной торговли, а также ...
Добавлено: 11 декабря 2025 г.
Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.
Добавлено: 4 ноября 2025 г.
Предикторы годовой выживаемости после ишемического инсульта
Куликова С. П., Полякова И. Ю., Кузьмичева Е. В. и др., Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика 2025 Т. 17 № 5 С. 48–54
Прогнозирование исхода ишемического инсульта (ИИ) – сложная задача, так как смертность и инвалидизация зависят от множества факторов, включая возраст, пол, тип и тяжесть инсульта, а также сопутствующие заболевания. Уровень выживаемости также варьирует в разных странах в зависимости от генетических особенностей и различий в организации систем здравоохранения. Целью данного исследования являлся поиск предикторов годовой выживаемости после ИИ ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании: предварительные итоги
Смирнов С. В., Вопросы экономики 2025 № 10 С. 131–154
Систематизированы методы машинного обучения (ММО), наиболее релевантные для макроэкономики, суммированы результаты их применения для прогнозирования и наукастинга ключевых макроэкономических показателей. Показано, что, несмотря на методологический прогресс и публикации последних лет, точность на традиционных статистических данных не растет: ММО нередко превосходят наивные и стандартные бенчмарки, однако прирост точности не всегда статистически значим и заметен для практиков ...
Добавлено: 12 октября 2025 г.
System Architecture of the Automated AI-driven Predictive Assessment for Environmental Monitoring in Industrial Areas
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2025. P. 1046–1050.
Добавлено: 6 октября 2025 г.
Анализ факторов, влияющих на управление денежными потоками предприятия
Чан Ф. Т., Староверова О. В., Косов М. Е., Аудиторские ведомости 2025 № 2 С. 129–134
Статья посвящена исследованию факторов, влияющих на управление денежными потоками предприятий. Применяются методы анализа и обобщения рецензируемых научных источников по данной проблематике. В результате исследования выявлены и систематизированы две группы факторов: объективные (государственная экономическая политика, влияние клиентов) и субъективные (компетентность команды финансового менеджмента, масштаб и организационная структура предприятия, система контроля, финансовые источники, способность прогнозирования рисков, техники ...
Добавлено: 22 сентября 2025 г.
Роль исторических эпох и символов в моделировании динамики и шоков социальных настроений в России
Карачаровский В. В., Социологические исследования 2025 № 6 С. 3–14
Оценивается возможность прогноза массовых социальных настроений россиян на основе их интереса к разным эпохам в развитии страны. Исторические эпохи и их символы рассматриваются в качестве эталонов сравнения, временны’х аналогов референтных групп, поставляющих массовому сознанию образцы качества жизни и планки достигнутых в прошлом результатов, которые служат отправной точкой для оценки населением степени удовлетворенности развитием страны в ...
Добавлено: 12 августа 2025 г.
К прогнозированию вероятности невооруженной революционной дестабилизации методами машинного обучения
Медведев И. А., Коротаев А. В., Социология власти 2025 Т. 37 № 2 С. 108–141
В своей статье авторы предлагают систе- матический обзор основных способов примене- ния методов машинного обучения, релевантно- го для политической социологии. Описывается история перехода от использования простых регрессионных моделей к комплексным моде- лям машинного обучения. Анализируются причины и преимущества такого перехода. Определяются основные способы использова- ния моделей машинного обучения, которыми пользуются в смежных дисциплинах, и приводятся ...
Добавлено: 1 августа 2025 г.
Predicting Extreme Events for Complex High-Dimensional Systems
Чертоганов К. А., Journal of Finance and Data Science 2025
This research aims to enhance the forecasting accuracy of extreme events, which pose significant challenges across various domains such as meteorology, finance, and public health. The study investigates the integration of cross-correlation and partial autocorrelation functions (PACF) with machine learning techniques to address the limitations of traditional forecasting methods and improve predictive reliability and interpretability. ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Development of Image Preprocessing Methods for Software Compensation of Refraction Anomalies of an Observer’s Eyes
Алкзир Н., Yarykina n., Nikolaev D. и др., Neuroscience and Behavioral Physiology 2024
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Chaotic dynamics in an overlapping generations model: Forecasting and regularization
Tatyana A. Alexeeva, Kuznetsov N., Mokaev T. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2025 Vol. 196 Article 116371
Добавлено: 20 апреля 2025 г.
Approximating and Predicting Energy Consumption of Portable Devices
Ullah T., Siraj A. H., Umer Mukhtar Andrabi и др., , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–7.
Добавлено: 20 марта 2025 г.
Forecasting market volatility using AI and ML models
Pshichenko D., Znanstvena misel 2024 No. 96 P. 38–42
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции
Габов М. А., Букина Т. В., Кашин Д. В., Журнал Новой экономической ассоциации 2025 № 4(69) С. 87–117
Исследование посвящено сравнению подходов к прогнозированию уровня индекса потребительских цен (ИПЦ г/г) в регионах Приволжского федерального округа с использованием эконометрических моделей временных рядов и методов машинного обучения. В статье предпринята попытка выбрать наиболее подходящие и эффективные модели для прогнозирования регионального индекса общего уровня цен. Исследование включает использование комбинированного подхода, который основан на сочетании как эконометрических ...
Добавлено: 22 февраля 2025 г.
Features of Data Collection and Software Tool Architecture for Performing Predictive Analysis of Phenomena Leading to Forest Fires
Hlib Nekrasov, Aleksandr Belov, , in: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228Vol. 1228.: Springer Publishing Company, 2025. P. 379–395.
Добавлено: 26 января 2025 г.
Анализ процессов образования контактных радиопомех при комплексном обеспечении электромагнитной совместимости на подвижных объектах радиоэлектронных средств
Б.В. Уткин, Н.Н. Грачёв, Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии 2024 Т. 17 № 8 С. 1077–1088
В представленной статье проведен анализ образования и механизмов формирования электромагнитных помех, обусловленных механизмами образования вторичных электромагнитных переизлучений, образующихся при эксплуатации реальных конструкций радиотехнических устройств. По результатам проведенных исследований предлагается методика прогнозирования спектральных характеристик контактных помех радиоприему. В работе рассмотрен и проведен анализ методики прогнозирования спектрального состава контактных радиопомех. В основу разработанной методики и математического аппарата ...
Добавлено: 28 декабря 2024 г.
Potential of business uncertainty indicators in forecasting economic activity: The case of Russia
Лола И. С., Асосков Д. Г., Russian Journal of Economics 2024 No. 10(4) P. 351–364
This paper investigates the utility of business uncertainty indicators as predictive tools for forecasting economic activity in the context of Russia. In an era characterized by global economic volatility and geopolitical shifts, understanding the dynamics of economic uncertainty and its impact on overall economic performance is of paramount importance. The study utilizes a comprehensive dataset ...
Добавлено: 10 декабря 2024 г.
Нейросетевой алгоритм выявления и удаления выбросов в зашумленных наборах данных
Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Exploring the potential of business uncertainty indicators in forecasting economic activity: The case of Russia
Лола И. С., Асосков Д. Г., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation". 2024. No. 128/STI/2024.
Добавлено: 2 ноября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору