Прогнозирование на основе нейронных сетей, Общий подход к прогнозированию с помощью нейронных сетей - Прогнозирующие системы

В данной главе описан способ прогнозирования с помощью НС, основанный на методе окон. Также приведен обзор применения НС в финансовой сфере.

Общий подход к прогнозированию с помощью нейронных сетей

На НС задача прогнозирования формализуется через задачу распознавания образов. Данных о прогнозируемой переменной за некоторый промежуток времени образуют образ, класс которого определяется значением прогнозируемой переменной в некоторый момент времени за пределами данного промежутка т. е. значением переменной через интервал прогнозирования. Метод окон предполагает использование двух окон Wi и Wo с фиксированными размерами n и m соответственно. Эти окна, способны перемещаться с некоторым шагом по временной последовательности исторических данных, начиная с первого элемента, и предназначены для доступа к данным временного ряда, причем первое окно Wi, получив такие данные, передает их на вход нейронной сети, а второе - Wo - на выход. Получающаяся на каждом шаге пара

Wi -> Wo (3.1)

Используется как элемент обучающей выборки (распознаваемый образ, или наблюдение).

Например, пусть есть данные о еженедельных продажах режущего инструмента (k = 16):

100 94 90 96 91 94 95 99 95 98 100 97 99 98 96 98 (3.2)

Весь ряд смотри приложение 1. Зададим n = 4, m = 1, s = 1. С помощью метода окон для нейронной сети будет сгенерирована следующая обучающая выборка:

    100 94 90 96 -> 91 94 90 96 91 -> 94 90 96 91 94 -> 95 (3.3) 96 91 94 95 -> 99 91 94 95 99 -> 95

И т. д.

Каждый следующий вектор получается в результате сдвига окон Wi и Wo вправо на один элемент (s = 1). Предполагается наличие скрытых зависимостей во временной последовательности как множестве наблюдений. Нейронная сеть, обучаясь на этих наблюдениях и соответственно настраивая свои коэффициенты, пытается извлечь эти закономерности и сформировать в результате требуемую функцию прогноза P.

Прогнозирование осуществляется по тому же принципу, что и формирование обучающей выборки. При этом выделяются две возможности: одношаговое и многошаговое прогнозирование.

Многошаговое прогнозирование. Используется для осуществления долгосрочного прогноза и предназначено для определения основного тренда и главных точек изменения тренда для некоторого промежутка времени в будущем. При этом прогнозирующая система использует полученные (выходные) данные для моментов времени k+1, k+2 и т. д. в качестве входных данных для прогнозирования на моменты времени k+2, k+3 и т. д.

Предположим, система обучилась на временной последовательности (3.2). Затем она спрогнозировала k+1 элемент последовательности, например, равный 95, когда на ее вход был подан последний из известных ей образов (99, 98, 96, 98). После этого она осуществляет дальнейшее прогнозирование и на вход подается следующий образ (98, 96, 98, 95). Последний элемент этого образа является прогнозом системы. И так далее.

Одношаговое прогнозирование. Используется для краткосрочных прогнозов, обычно - абсолютных значений последовательности. Осуществляется прогноз только на один шаг вперед, но используется реальное, а не прогнозируемое значение для осуществления прогноза на следующем шаге.

Для временной последовательности 3.2. На шаге k+1 система прогнозирует требование 95, хотя реальное значение (смотри приложение 1) должно быть 96. На шаге k + 2 в качестве входного образа будет использоваться образ (98, 96, 98, 96).

Как было сказано выше, результатом прогноза на НС является класс, к которому принадлежит переменная, а не ее конкретное значение. Формирование классов должно проводиться в зависимости от того каковы цели прогнозирования. Общий подход состоит в том, что область определения прогнозируемой переменной разбивается на классы в соответствии с необходимой точностью прогнозирования. Классы могут представлять качественный или численный взгляд на изменение переменной.

Похожие статьи




Прогнозирование на основе нейронных сетей, Общий подход к прогнозированию с помощью нейронных сетей - Прогнозирующие системы

Предыдущая | Следующая