Библиографическое описание:АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ : доклад, тезисы доклада / М. Б. Хамраев. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Молодые ученые в решении актуальных проблем науки : cборник материалов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (с международным участием), посвященной 10-летию науки и технологий. - Красноярск, 2025. - С. 899-901.
Аннотация:В статье представлена автоматизированная система для оптимизации гиперпараметров моделей прогнозирования временных рядов. Разработан алгоритм на основе байесовской оптимизации, реализованный в Python с использованием библиотеки hyperopt. Численные эксперименты на синтетическом временном ряде, моделирующем потребление электроэнергии, показали снижение среднеквадратичной ошибки (RMSE) на 26% для модели Prophet по сравнению с ручным подбором. Результаты применимы в энергетике, прогнозировании спроса и управлении ресурсами.
The article presents an automated system for optimizing hyperparameters of time series forecasting models. An algorithm based on Bayesian optimization, implemented in Python using the hyperopt library, is developed. Numerical experiments on a synthetic time series simulating electricity consumption demonstrated a 26% reduction in root mean square error (RMSE) for the Prophet model compared to manual tuning. The results are applicable in energy management, demand forecasting, and resource planning.
