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 149
- Downloads 0
Biomimetics: Notions, Problems And Technologies
Biomimetics is an imitation model of systems and elements in the nature to solve complex human problems. Living organisms have well-adapted structures and materials for natural selection and have evolved over many years....
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...
Нечеткая кластеризация массивов данных на основе эволюционного метода оптимизации кошачьих стай
Рассмотрена задача нечеткой кластеризации массива наблюдений на основе нечеткого вероятност- ного подхода, в основу которого положен алгоритм нечетких С-средних, переформулированный в задачу безусловной многоэкстремально...
Principles Of Searching And Sorting Optimization In Social Networks Using A Multi-Factor Assessment System
The analysis of social networks, which focuses on the relationship between social entities today is an area of active research. It is a set of tools for research, in particular, in combination with artificial intelligenc...
Нейромережевий метод кешування даних
Розглянуто основні існуючі види кешування та алгоритми збереження даних в кеш-памяті. запропоновано підхід до здійснення кешування на основі нейронних мереж. Проаналізовано результати роботи проекту-доказу концепції. зап...