Прогнозная модель на нейросетях

9 сообщений / 0 новых
Последнее сообщение
Прогнозная модель на нейросетях

Добрый день!

Я разработал прогнозную модель на нейросетях.

В вашей диссертации упоминается использование нейронных сетей. Сколько слоев вы использовали и как проводили обучение?

Здравствуйте!

Здравствуйте!

В диссертации нейронные сети только описаны, там нет ни примера, ни рекомендаций по их реализации. Куда больше полезной информации вы найдете в нашем недавлено посте Создаем нейронную сеть для прогнозирования временного ряда

В материале описана трехслойная нейронная сети для прогноза энергопотребления. Она обучается методом back propagation error. Здесь же вы сможете найти код программы для MATLAB и исходные данные.

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Спасибо за оперативность

Ирина, спасибо за оперативный ответ!

Прочитал ваш пост. Скажите, а вы планируете еще материалы по тематике нейронных сетей?

Пожалуйста!

Пожалуйста!

Да, мы планируем целую серию аналогичных практических материалов по нейронным сетям в ближайшее время. Так что следите за нашим блогом! Вы их найдете по тэгу Нейронные сети

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Здравствуйте, Ирина, хочу

Здравствуйте, Ирина, хочу выразить вам мою благодарность за ваши статьи, они мне помогли быстрее найти ответы на мои некоторые вопросы в теме  прогнозирования электропотребления по СФО с ретроспективой  15 лет. Вообще изучаю книжку Потемкина и Медведева "Нейронные сети в MatLab"=) И начала разбираться только тоже пока по интерфейсу nnstart  и nntool. В одних из ваших ответов вы сказали что обучение сети возможно только при наличии входных данны более 1000, у меня же данные только годовые (15 лет, то есть будет 15 выходов) как по электропотреблению с учетом факторов (доходы населения, численность населения, температура окружающего воздуха). До этого  я прогнозировала в программе STATISTICA, тут естественно сложнее. Ирина, скажите пожалуйста, у меня никак не получится сделать прогноз вот с таким набором данных ,которые прикрепила вам ниже при помощи интерфейса nnstart?=)заранее спасибо за любой ваш ответ=)

На вход подаю: Численность населения, среднедушевые доходы.(15 лет) 

На выход: электропотребление населением (15 лет).

Тема прогнозирование.

Извиняюсь, не представилась, Леонова Валерия.=)

Добрый день! Пожалуйста.

Добрый день! Пожалуйста.

Я думаю, что применять для вашей задачи ANN — палить из пушки по воробьям. Почему выбор остановили на ANN? Задача явно не для ANN и маловероятно, что вы получите адекватный результат. Может стоит посмотреть на другие модели?

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Здравствуйте, Ирина, спасибо

Здравствуйте, Ирина, спасибо за ваш ответ. Дело в том что видела, читала и пыталась изучить небольшое кол-во статей по прогнозированию электропотребление регионов. И у них получается именно методом ANN. В них конечно потробно не обьясняется как они это делают, но числа довольно реальные.Поэтому я и решила что для моего случая этот метод будет кстати=)Вот некоторые из них: [http://elibrary.ru/item.asp?id=17096473],

Валерия, еще раз здравствуйте

Валерия, еще раз здравствуйте!

Действительно, ANN — один из самых популярных инструментов прогноза потребления. Однако здесь в первую очередь речь идет о краткосрочном прогнозировании на оптовом рынке. Для работы на рынке требуется прогноз на несколько часов вперед, а в качестве исходных данных выступаю почасовые значения фактического потребления. В год таких значений выходит 8760. Кстати, присланные работы 1) слабенькие, 2) довольно старые по современным меркам.

Я уверена, что для вашей задачи ANN не годятся. Попробуйте экспоненциальное сглаживание, но и тут у вас слишком мало данных, чтобы сделать качественный вывод о погрешности модели.

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

2010 - 2018 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна