Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування: аналіз і практичні рекомендації щодо їх використання

Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 2, Issue 91

Abstract

Аналізуються існуючі і досить поширені статистичні (RMSE, МАРЕ, MAE та інші) і деякі інформаційні критерії (AIC, KIC, HQ тощо)(метрики) вибору персептронної моделі для прогнозування часових рядів, аналізуються переваги та недоліки цих критеріїв. Крім того, розглядаються запропоновані останнім часом нові критерії, які ще не набули широкого поширення, однак, є такими, що володіють, на думку авторів, істотними перевагами. До числа таких критеріїв належать критерій точності напрямку та його модифікація, спрямована симетрія та іі модифікація, зважений інформаційний критерій та його адаптивна модифікація. Розглянуті критерії вибору моделі аналізуються для прогнозування об’єму пасажиропотоку у аеропортах Німеччини. Отримані результати свідчать про те, що критерії вибору моделі на основі медіани прогнозів мають меншу мінливість, ніж інші, в той час як критерії, що базуються на геометричному середньому, мають більшу мінливість. Existing and common statistical (RMSE, MAPE, MAE and others) and some information criteria (AIC, KIC, HQ, etc.) for selecting a perceptron model for forecasting are analyzed. Advantages and disadvantages of these criteria are discussed. In addition, the recently proposed new criteria, which have not yet become widespread, but which, according to the authors, have significant advantages are considered. Such criteria include direction accuracy criterion and its modification, directional symmetry and its modification, weighted information criterion and its adaptive modification. The considered model selection criteria are utilized for prediction the volume of passenger traffic at airports in Germany. The results suggest that the criteria for selecting a model based on the median of the forecasts have less variability than others, while the criteria based on the geometric mean have greater variability.

Authors and Affiliations

О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, О. С. Романюк

Keywords

Related Articles

Methods Of Structural Synthesis And Automated Configuration Of The Program Architecture Of Information System

Authors represent analysis of the methods of structural synthesis and customization of the information system software. It is indicated that modern methods do not satisfy the requirements for effective adaptation of soft...

Методи та засоби моделювання плану першочерговості ремонту доріг в межах територіальної громади

В роботі запропоновано розв’язання задачі ефективного розподілу коштів для ремонту доріг на кількарічний період. Розглянуто моделювання ремонту доріг територіальної громади при наявності коштів та в залежності від стану...

Нейромережева модель виявлення ботів в соціальних мережах

Виконано аналіз видів соціальних ботів, виявлено їх вплив на користувачів. Описано ознаки, за якими можна визначити спамерських пошукових роботів. Проаналізовано алгоритми розподілу інформації соціальними мережами. запро...

Моделювання мімо-системи передачі даних в інфокомунікаційних мережах

Наведено результати дослідження впливу розмірів пакетів на характеристики системи MIMO передачі даних в інфокомунікаційних мережах при допустимому поєднанні передатчиків і приймачів. Для проведення досліджень обрана моде...

Інструменти квантових обчислень

В даній роботі досліджується поточний стан існуючих інструментів квантових обчислень, розглядаються такі засоби я IBM Q Experience, ProjectQ, Rigetti Forest та особливу увагу приділяється мові програмування Q# як найбіль...

Download PDF file
  • EP ID EP587945
  • DOI -
  • Views 116
  • Downloads 0

How To Cite

О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, О. С. Романюк (2018). Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування: аналіз і практичні рекомендації щодо їх використання. Бионика интеллекта, 2(91), 31-40. https://europub.co.uk/articles/-A-587945