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
-
Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят...
-
Прогнозирование курса Ukb/Usd, Общий подход к прогнозированию курса UKB/USD - Прогнозирующие системы
В данной главе описаны эксперименты по прогнозированию курса американского доллара по отношению к украинскому карбованцу (UKB/USD). Сначала описаны...
-
Методы прогнозирования - Прогнозирующие системы
Методы прогнозирования можно разделить на два класса квалитативные и квантитативные, в зависимости от того, какие математические методы используются....
-
Основные понятия и определения проблемы прогнозирования - Прогнозирующие системы
Необходимо отметить, что мы рассматриваем прогнозирование в целях планирования производства или управления запасами. Таким образом, наш интерес лежит в...
-
Применение нейронных сетей в финансовой сфере - Прогнозирующие системы
Характерный пример успешного применения нейронных вычислений в финансовой сфере - управление кредитными рисками. Как известно, до выдачи кредита банки...
-
Задачи, решаемые на основе нейронных сетей - Прогнозирующие системы
В литературе [33, 41, 43] встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее...
-
В данной главе мы приводим детальное описание метода обратного распространения - способа обучения многослойных НС. Подробно описана НС для распознавания...
-
Модели нейронных сетей, Модель Маккалоха - Прогнозирующие системы
Модель Маккалоха Теоретические основы нейроматематики были заложены в начале 40-х годов. В 1943 году У. Маккалох и его ученик У. Питтс сформулировали...
-
В данной главе мы обсуждаем известные модели НС: модель Маккалоха и Питтса; модель Розенблата; модели Хопфилда и Больцмана; модель на основе обратного...
-
Описание экспериментов - Прогнозирующие системы
Эксперимент 1 Описание исторических данных: Данные подаются на входы НС в виде временной последовательности ежедневных измерений фактического курса (в...
-
Модели временных последовательностей, Критерии производительности - Прогнозирующие системы
Используемые для наших целей временные последовательности представляют собой последовательность наблюдений за интересующей переменной. Переменная...
-
Способы реализации нейронных сетей - Прогнозирующие системы
Нейронные сети могут быть реализованы двумя путями: первый - это программная модель НС [2, 3, 15, 34], второй - аппаратная [14, 31, 34, 45, 50]. На...
-
В данной главе мы обсуждаем некоторые общие аспекты разработки прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, основные понятия и...
-
По мере работ стало понятно, что нам не удавалось приблизиться к качеству, сравнимому с уровнем анализа эксперта, поскольку около 20% тестов...
-
Статическая модель с учетом эффекта "смешения самоотбора" Суммарные кассовые сборы фильмов известны по всей генеральной совокупности фильмов вышедших в...
-
Программное управление является приемлемым подходом во многих прикладных ситуациях. На этом принципе основаны, например, простые металлорежущие станки...
-
Моделирование системы в условиях неопределенности - Основы теории систем и системного анализа
Как уже отмечалось в первой части нашего курса, в большинстве реальных больших систем не обойтись без учета "состояний природы" -- воздействий...
-
СУЩНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Динамический или временной ряд представляет собой совокупность численных данных, характеризующих...
-
В состав системы эконометрических уравнений входят множество зависимых или эндогенных переменных и множество предопределенных переменных (лаговые и...
-
Определим следующие погрешности, которые можно зафиксировать при оценивании и порождении абсолютных и относительных лингвистических оценок. Погрешности в...
-
Модель сети с обратным распространением - Прогнозирующие системы
Способом обратного распространения (back propogation) называется способ обучения многослойных НС. В таких НС связи между собой имеют только соседние...
-
Указанные выше основные направления реформирования сферы ЖКХ позволяют перейти к раскрытию существа ряда первоочередных по значимости факторов,...
-
Выводы - Прогнозирующие системы
Прогнозирование с помощью НС курса UKB/USD показало эффективность предлагаемого подхода. Наилучшие результаты при симуляции прогнозирования были получены...
-
Введение - Разработка подхода для опережающего прогнозирования кассовых сборов фильмов для России
Кинематограф является неотъемлемой частью современной культуры. Со времен публичных демонстраций первых короткометражных фильмов в конце 1885г процесс...
-
Элементы прогнозирования на основе тренда и колеблемости - Ряды динамики в статистике
Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом...
-
Наиболее важным применением теории нечетких множеств являются контроллеры нечеткой логики. Их функционирование несколько отличается от работы обычных...
-
Элементы прогнозирования. Интерполяция и экстраполяция в рядах динамики - Основы эконометрики
Необходимым условием регулирования рыночных отношений является составление надежных прогнозов развития социально-экономических явлений. Важное место в...
-
Структурная и приведенная формы модели - Основы эконометрики
Система совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные переменные -...
-
До появления современных ИТ не было широких возможностей использовать эффективные экономико-математические модели непосредственно в процессе...
-
Основные понятия эконометрики Эконометрика - самостоятельная экономическая дисциплина, занимающаяся разработкой и применением статистических методов для...
-
В нашем анализе данных показателей рынков под "самородками" понимаются зависимости, отражающие степень эффективности рекламных кампаний. Эксперты часами...
-
Data mining рассматривается как процесс поиска "самородков" знаний в больших базах данных. На сегодняшний день не существует универсальной технологии...
-
Экономические методики валютного прогнозирования - Прогнозирующие системы
Мировая практика выработала два основных подхода к прогнозированию динамики валютного курса - фундаментальный и технический. Фундаментальный подход...
-
Искусственные нейронные сети (ИНС) рассматриваются исследователями как возможная альтернатива статистическим методам. Исследования, использующие ИНС, как...
-
Современная оценка алгоритма обратного распространения - Прогнозирующие системы
На протяжении нескольких лет после его изобретения алгоритм обратного распространением оставался почти незамеченным, вероятно, потому, что не был в...
-
Идея создания алгоритма обратного распространения Примерно в 1974 году Поль Дж. Вербос изобрел значительно более эффективную процедуру для вычисления EW,...
-
Аппроксимация функции предпочтения ЛПР нейронными сетями имеет в работе ту особенность, что процесс обучения нейронных сетей происходит в условиях малой...
-
Основные понятия теории экономико-математического моделирования Кибернетический подход к исследованию экономико-математических систем Обычно...
-
Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для...
-
Вопросы: 1. Общее понятие о системах одновременных уравнений. 2. Структурная и приведенная формы модели. 3. Проблема идентификации. 4. Оценивание...
Прогнозирование на основе нейронных сетей, Общий подход к прогнозированию с помощью нейронных сетей - Прогнозирующие системы