Составители:
Рубрика:
49
Оба окна смещаются вдоль временного ряда, сохраняя фиксирован"
ный размер шага s. Получающаяся пара W
i
> W
0
используется как
элемент обучающей выборки сети.
Приведем пример формирования обучающей пары. Пусть после
дискретизации временного ряда имеем следующие данные:
25, 30, 32, 29, 37, 34, 35, 38, 41.
Установим такие параметры окон: n = 4; m = 1; s = 1. Тогда для
нейронной сети будут сгенерированы следующие пары:
25, 30, 32, 29 ® 37;
30, 32, 29, 37 ® 34;
32, 29, 37, 34 ® 35 и т. д.
Каждый следующий вектор формируется путем сдвига окон W
i
и
W
0
вправо на один элемент, так как s = 1. Нейронная сеть, предпола"
гая наличие скрытых зависимостей, обучается на этих наблюдени"
ях, извлекает тенденции изменения и строит прогнозную оценку.
В такой задаче могут применяться следующие два вида прогнози"
рования:
Многошаговый прогноз. Используется при необходимости долго"
срочного прогноза, целью которого является идентификация общих
тенденций и наиболее важных поворотных точек во временном ряду.
В этом случае система для предсказания временного ряда в фиксиро"
ванный период использует конфигурацию текущих значений. Затем
прогноз снова вводят в сеть, чтобы спрогнозировать следующий пе"
риод.
Одношаговый прогноз. Здесь в отличие от многошагового прогно"
за повторно вводить спрогнозированные ранее данные не требуется.
Рис. 1.18
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- …
- следующая ›
- последняя »
