Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
При низкой оригинальности работы "Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования Решается задача обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов.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. Задача одношагового прогнозирования сводится к задаче отображения, когда один входной вектор отображается в выходной (рисунок 1). Характеризуется увеличением дискретных отсчетов выходной величины и, соответственно, увеличением времени, на который осуществляется прогноз (время опережения Топ). При применении долгосрочного многошагового прогнозирования наблюдается характерное для многих прогнозирующих систем постепенное затухание процесса, фазовые сдвиги и другие искажения картины прогноза. Прогнозирование с переобучением (рисунок 3) позволяет при больших интервалах опережения устранить затухание прогностических свойств сети за счет постоянного корректирования весовых коэффициентов синаптических связей.В данной статье рассматривались методы прогнозирования нейронных сетей.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
