Про один алгоритм навчання нейронної мережі в задачі прогнозування часових рядів
Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 1, Issue 90
Abstract
У статті запропоновано метод навчання нейронних мереж при вирішенні задачі прогнозування часового ряду (чР). більшість практичних задач прогнозованя чР характеризуються високим рівнем нелінійності і нестаціонарності, зашумленістю, наявністю нерегулярних трендів, стрибків, аномальних викидів. У цих умовах жорсткі статистичні припущення про властивості чР часто обмежують можливості класичних методів прогнозування. альтернативою статистичним методам можуть служити методи обчислювального інтелекту, до числа яких відносяться штучні нейронні мережі. Результати імітаційного моделювання підтвердили, що запропонований метод навчання нейронної мережі дозволяє значно підвищити точність прогнозування часових рядів. The article proposes a method of neural networks training in solving the problem of prediction of the time series. Most of the predictive tasks of the time series are characterized by high levels of nonlinearity and non-stationary, noisiness, irregular trends, jumps, abnormal emissions. In these conditions, rigid statistical assumptions about the properties of the time series often limit the possibilities of classical forecasting methods. The alternative methods to statistical methods can be the methods of computational intelligence, which include artificial neural networks. The simulation results confirmed that the proposed method of training the neural network can significantly improve the prediction accuracy of the time series.
Authors and Affiliations
О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, О. С. Романюк
Keywords
Related Articles
- EP ID EP593223
- DOI -
- Views 141
- Downloads 0
Концепція системи адаптивного електронного навчання на основі ідентифікації навчального контенту
Протягом останніх двох десятків років, ми спостерігаємо процес переходу від традиційного навчання до навчання з застосуванням сучасних комп’ютерних технологій. Це стало можливим завдяки глобальному розвитку мережі Інтерн...
Розпізнавання клітин крові
Розглянуто структуру системи аналізу медичних зображень. Наведено алгоритм роботи системи розпізнавання клітин крові. Сформульовано основні завдання, які вирішуються при проведенні морфологічного аналізу крові. Визначено...
Моделирование колориметрических параметров микрокосмов для улучшения режимов эксплуатации тестовых микроэкосистем
Данная статья посвящена определению системных колориметрических параметров микрокосмов, обеспечивающих повышение колориметрической однородности поверхности, в составе тестовых микроэкосистем. С использованием дискретных...
Моделювання вибору користувача в умовах обмежень холодного старту рекомендаційної системи
Розглянуто проблему підтримки вибору користувача в рекомендаційних системах з урахуванням обмежень, що виникають в умовах холодного старту. Виконано структуризацію даної проблеми та виділено такі аспекти холодного старту...
Прогнозирование предпочтений пользователей на основе анализа их действий
Предложен подход к определению предпочтений пользователей, который базируется на синтезированной модели выбора. Решена задача структурной и параметрической идентификации этой модели на основе идей теории компараторной ид...