Выводы - Прогнозирующие системы

Прогнозирование с помощью НС курса UKB/USD показало эффективность предлагаемого подхода. Наилучшие результаты при симуляции прогнозирования были получены в последнем эксперименте данной серии, что позволяет надеяться на серьезное повышение точности прогнозирования.

Исследовалась модель прогнозирования на основе временной последовательности. Первые 13 экспериментов закончились неудачей. В экспериментах с 14 по 35 мы повышали точность прогнозирования в основном за счет изменения структуры сети. Эксперименты показали точность прогнозирования порядка 32%, при 20% "соседних" ошибок. На основании этих экспериментов была выбрана оптимальная структура сети, размер окна и тип представления данных (эксперименты 36, 37, 38). Значительное число "соседних" ошибок позволяет повысить точность прогнозирования за счет выделения и распознавания большего числа классов (например, каждый класс - это изменение переменной в пределах 1%). При таком разбиении "соседняя" ошибка даст максимальную реальную ошибку 2%. Эксперименты также показали, что повышение чувствительности при описании входных данных подаваемых на НС, приводит к повышению точности прогнозирования. При симуляции прогнозирования приращения курса была достигнута достоверность порядка 48% (максимальная ошибка 2%) и при прогнозировании длительности приращения - 52% (при максимальной ошибке 3 дня). Однако такое качество прогнозирования достигнуто только для одношагового прогнозирования. Для реализации многошагового прогнозирования необходимо применение других моделей и/или изменения периода прогнозирования. Не смотря на данный недостаток и необходимость дальнейшего тестирования и исследований, можно сказать, что на основе предложенной модели возможно создание реального программного продукта прогнозирующего курсы валют даже в условиях нестабильного состояния современной украинской экономики.

Похожие статьи




Выводы - Прогнозирующие системы

Предыдущая | Следующая