Решение задачи прогнозирования с использованием нейронных сетей прямого распространения на примере построения прогноза роста курса акций тема научной статьи по компьютерным и информационным наукам читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

Необходимость точного прогнозирования потребления электроэнергии обусловлена технологическими и экономическими причинами. Работа электрических станций производится в соответствии с плановыми графиками, рассчитанными на основе прогнозов потребления энергии. Особенность управления электроэнергетикой состоит в нееобходимости постоянного поддержания электрического баланса – точного соответствия генерирующих мощностей уровню потребления. Если уровень генерации не равен потреблению, это неравенство (небаланс) мощности мгновенно отражается на основных параметрах электрических режимов , прежде всего на частоте электрического тока . Задержка с восстановлением баланса приводит к ухудшению параметров режимов, возможности аварий и перерывов электроснабжения.

В итоге, большая стационарность ряда позволит использовать для обучения большую историю и обеспечит лучшее обучение. Рекуррентная нейронная сеть (РНС) — это тип ИНС, который хорошо подходит для решения задач, связанных с временными рядами. РНС шаг за шагом обрабатывает временную последовательность данных, перебирая её элементы и сохраняя внутреннее состояние, полученное при обработке предыдущих элементов. Более подробную информацию о РНС вы можете найти в следующем руководстве. В данном руководстве будет использоваться специализированный слой РНС, который называется «Долгая краткосрочная память» (англ. Long Short-Term Memory, LSTM). Нелинейные по своей сути нейронные сети, позволяют с любой степенью точности аппроксимировать произвольную непрерывную функцию, не взирая на отсутствие или наличие какой-либо периодичности или цикличности.

прогнозирование с помощью нейронных сетей

В числителе же представлена сумма квадратов отклонений, интерпретируемая индикатором разброса. В целом данный коэффициент является своеобразным индикатором, позволяющим выявить, в какой мере полученная модель предоставит наилучший результат. Однако, необходимо отметить, что возможно построение удовлетворительной модели на нейронных сетях даже в условиях нехватки данных. Модель может уточняться по мере того, как свежие данные становится доступными. Стохастические методы обучения выполняют псевдослучайные изменения величин весов, сохраняя те изменения, которые ведут к улучшениям.

Текст научной работы

Следовательно, нужно возвратить весу предыдущее значение и уменьшить величину изменения. Если же знак остался прежним, то следует поднять величину изменения веса для максимальной сходимости. Этот метод является основным при обучении по принципу epoch (один полный проход датасета через НС). Для подгонки весовых коэффициентов он использует лишь знаки производных частного случая. При этом обязательно выдерживать правило, позволяющее определить значение коррекции коэффициента веса.

График зависимости содержания серы и абсолютной ошибки для сети №3. График зависимости содержания серы и абсолютной ошибки для сети №2. График зависимости содержания серы и абсолютной ошибки для сети №1. Нейросетевой подход свободен от модельных ограничений, он одинаково годится для линейных и сложных нелинейных задач, а также задач классификации.

прогнозирование с помощью нейронных сетей

При необходимости также восстанавливается пропущенная информация, устраняются аномальные выбросы, убираются высокочастотные шумы. Умело проведенная предобработка данных позволяет значительно улучшить качество прогноза. Рассмотрим типовой алгоритм прогнозирования, осуществляемого с использованием нейронных сетей (рис. 9). Цели каждой из предлагаемых работ – ознакомление обучающихся с основами нейронных сетей и базовыми понятиями (нейрон, функция активации, функция потери и прочее) и изучение алгоритмов обучения нейронных сетей с применением их на практике. Очевидно, что изучение принципов функционирования нейронных сетей и их применения для решения тех или иных задач возможно только через практику.

В ней мы будем разбираться в более сложных и продвинутых конструкциях языка, изучим новые возможности и посмотрим, как их можно применять в ежедневной практике. Сейчас вы узнаете про новый вид циклов while, новый вид условий switch, операторы break и continue. Кроме https://lahore-airport.com/ того вы научитесь писать собственные функции и работать с многомерными массивами. Из командной строки по команде anfisedit запускаем пакет ANFIS. Редактор состоит из четырех панелек – для данных , для генерации сети , для тренировки и для ее тестирования .

Система прогнозирования на базе нейронных сетей в промышленности

Метод обратного распространенияНаиболее благоприятное сочетание значений невозможно знать предварительно. Оно выявляется в ходе нескольких обучений и корректировок в нужную сторону. Чтобы преодолеть этот затруднительный этап, нужно задать такое значение для момента, которое разрешит пройти участок графика и оказаться в требуемой точке. В случае недостаточного значения преодолеть выпуклость не удастся, а если значение будет слишком большим, то высока вероятность «проскока» глобального минимума.

  • Но в результате опробования нейронных сетей на реальном объекте, можно сделать однозначный вывод, что данный подход имеет право на жизнь и обладает поистине богатым потенциалом.
  • ±σ3 (область 3 сигма — грубые ошибки, промахи, менее чем в 5% процентах случаев, величина ошибки больше, чем в области ±σ2).
  • Сверточные нейронные се-ти работают на основе фильтров, распознающих определенные характеристики изображе-ния .
  • Считается, что для полного обучения искусственной нейронной сети необходимо хотя бы несколько десятков примеров.
  • В то же время электроэнергия является одним из наиболее «инфляциогенных» продуктов в экономике.

Благодаря нехитрым манипуляциям в excel данные подготавливаются за пару минут. Пример подготовленного файла с данными можно прогнозирование с помощью нейронных сетей взять в прикрепленых файлах. Для начала работы нужно подготовить данные, от правильности этой работы зависит 80% успеха.

Решении олимпиадной задачи «Удивительные числа» по программированию

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения – одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

прогнозирование с помощью нейронных сетей

Данное положение определяет структуру нейронной сети, которая включает в себя р распределенных нейронов и один выходной нейрон. Одной из актуальных задач, при решении которой используют нейронные сети, является задача прогнозирования временного ряда. Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за определенное количество последовательных моментов или периодов времени. Прогнозирование является чрезвычайно трудной задачей, поскольку традиционная архитектура НС и методы формирования обучающей выборки для них не совсем подходят для распознавания образов, которые изменяются с течением времени. Изначально НС предназначались для распознавания структурных образов.

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Структурной единицей, из которой состоит любая нейронная сеть, является нейрон. Фондовый рынок является сложной динамической системой с большим количеством явных и скрытых закономерностей. Факторы, оказывающие влияние на движение рынка, зачастую непредсказуемы и случайны. Оценить их с помощью статистических методов не представляется возможным, и поэтому рациональным решением при составлении прогноза является нейросетевой анализ.

Все это происходит до тех пор, пока неверные ответы по всему объему обучающего материала не примут значение допустимых показателей. Следует также отметить, что большинство тонкостей реализации нейронных сетей разными фирмами иорганизациями скрываются за коммерческой тайной. Разработанные итальянской фирмой RES Informatica нейросетевые пакеты серии FlexRead, используются для распознавания и автоматического ввода рукописных платежных документов и налоговых деклараций. В первом случае они применяются для распознавания не только количества товаров и их стоимости, но также и формата документа. В случае налоговых деклараций распознаются фискальные коды и суммы налогов.

Сверточные нейронные се-ти работают на основе фильтров, распознающих определенные характеристики изображе-ния . Фильтр представляет собой коллекцию кернелов – матрицу чисел, называемых весами, которая является результатом обучения и получения карты признаков «кернел-изображение». Фильтр перемещается вдоль изображения и определяет, присутствует ли искомая характеристика (кернел) на сканируемом участке изображения (рис. 1). Для получения ответа выполняется операция свертки, которая является суммой произведений элементов фильтра и матрицы входных сигналов (пикселей изображения). Спрогнозируем также временной ряд b l_arima по ряду a c помощью метода ARIMA для сравнения прогнозирования с помощью нейронной сети с этой популярной и одной из лучших в своем классе методикой. Еще один распространенный подход – это обучение нейронной сети генетическим алгоритмом .

типа обучения нейронных сетей

Эти результаты доказывают важность прогнозирования валютного курса . Оптимальным и наиболее эффективным среди рассмотренных был признан метод прогнозирования с использованием нейросетевых технологий аналитической платформы Deductor Studio и Matlab Simulink. В большинстве случаев прогнозирование методом моделирования ИНС для доллара объясняет 89 % имеющихся реальных данных, для евро – 91 %. Для оптимизации работы алгоритма нейро-сетевого прогнозирования была синтезирована обучающая выборка с учетом априорных данных, полученных на официальном сайте Банка России. 1 вытекает, что модель предиктора Garch всегда предлагает более высокую U-статистику (больше единицы), что говорит о недостатках Garch-моделирования.

Прогнозирование цен с помощью нейронных сетей

А на выходе — нормализованное значение порядкового номера сети. Иллюстрация задачи прогноза с помощью нейронных сетей Совокупность известных значений временного ряда образует обучающую выборку, размерность которой характеризуется значением т. Для прогнозирования временных рядов используется метод «скользящего окна». Он характеризуется длиной окна р, равной числу элементов ряда, одновременно подаваемых на нейронную сеть.

Точность оперативного и краткосрочного прогнозирования нагрузок потребления электроэнергии позволяет существенно влиять на экономическую составляющую объектов электросетевого хозяйства, а также систем генерации электроэнергии. Представим результаты прогнозирования в виде таблицы и в графическом виде (рис. 3). Также имеется ряд b2 из 20 значений, которые будут в реальности после a.

При этом модель будет уточняться при поступлении в нее свежих данных. При этом необходимо иметь в виду, что существуют определенные ограничения и недостатки, связанные с использованием нейронных сетей для прогнозирования. В этом случае на основе некой имеющейся истории модель обучается прогнозированию интервала будущих значений.

Подготовка данных

Основной проблемой прогнозирования является выявление неточности прогноза. Обычно, решение, принимаемое на основании прогноза должно учитывать ошибку, о которой сообщает система прогнозирования. Таким образом, система прогнозирования должна обеспечить определение прогноза и ошибки прогнозирования. Вариант решения задачи прогнозирования признаков разрушения металлов с помощью нейронных сетей на основе данных вейвлет – анализа импульсов акустической эмиссии, 2011.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert