Причем, знание основных принципов и приемов предобработки данных не менее, а может быть даже более важно, чем знание собственно нейросетевых алгоритмов. Последние, как правило, уже “зашиты” в различных нейроэмуляторах, доступных на рынке. Сам же процесс решения прикладных задач, в том числе и подготовка данных, прогнозирование с помощью нейронных сетей целиком ложится на плечи пользователя. Структурной единицей, из которой состоит любая нейронная сеть, является нейрон. Первым шагом в построении нейронной сети является создание выходных данных из входных данных. Первое, что вам нужно сделать, это представить входные данные с помощью Python и NumPy .
Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Лабинский Александр Юрьевич
Одним из популярных методов прогнозирования временных рядов является использование LSTM (Long Short-Term Memory) нейронных сетей. Нейронные сети – это комплексные математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных нейронов, которые передают и обрабатывают информацию. Нейронные сети могут использоваться для прогнозирования различных типов данных, включая временные ряды.
Авторегрессионная модель (Autoregressive Model)
В качестве временного ряда используется набор данных, составленный из курса доллара США по отношению к российскому рублю за период с 1 февраля 2019 по 26 февраля 2022 г. Преимущества использования рекуррентных нейронных сетей в прогнозировании временных рядов включают их способность учитывать зависимости во времени и обработку последовательных данных. Однако, они также имеют свои ограничения, такие как сложность обучения и требования к вычислительным ресурсам. В заключение, архитектура рекуррентных нейронных сетей основана на использовании обратной связи и ячеек памяти для моделирования зависимостей в последовательных данных. LSTM и GRU являются распространенными вариантами RNN, которые позволяют более эффективно улавливать долгосрочные зависимости. Обучение RNN происходит с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.
Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей
При обучении на вход идет большое количество параметров(например 40) состояния растения и один выходной параметр(к примеру количество урожайности в тоннах соответствующие этим параметрам). После обучения, я могу ввести входные параметры текущего состояния растения и программа должна выдать какое кол-во тонн урожайности я получу при текущем состоянии. При тестовом прогнозировании на созданной нейронной сети получается прогноз торгового графика на сутки вперед с ошибкой MAPE ≅ 4%. Переделав пример Хайкина под нужны прогнозирования торгового графика (энергопотребления), мы получили новую нейронную сеть, трехслойную, полносвязную. На пятом шаге я формирую тестовый массив «T» и прогнозирую на полученной нейронной сети. После описания структуры указываются значения нескольких параметров нейронной сети (см файл Create_ANN_step_1.m).
По поводу LSTM скажу, что они дали неоднозначный результат.Могу сказать, что в порядка 60% случаев в алгоритмах был полностью верный прогноз на срок до 6 месяцев. Ошибка определения в 5-10 процентах случаев.Также могу сказать, что у нейронных сетей огромные перспективы. Общая схема прогнозирования может быть представлена на основе нейронной сети, которая выявит алгоритм создания и верификации нейронной сети. В системах такого уровня сложности вполне естественно и, конечно, весьма эффективно, использовать те модели, которые позволят напрямую имитировать поведение общества и экономики. Как видим, графики ошибки и точности адекватны, если остановить обучение сети чуть раньше, можем получить 58% точности предсказания движения цены, что уж точно лучше случайного гадания. Слишком высокая точность на сырых данных вроде цены закрытия и простых алгоритмах скорее всего будет говорить о переобучении или “заглядывании” в будущее при подготовке обучающей выборки.
Ограничения LSTM нейронных сетей в прогнозировании временных рядов включают сложность обучения и настройки параметров, возможность переобучения и требовательность к вычислительным ресурсам. Функции активации – это функции, которые определяют, как нейрон будет реагировать на входные данные. Они могут быть линейными или нелинейными и помогают нейронной сети обрабатывать сложные данные и принимать нелинейные решения. В целом, прогнозирование помогает предсказывать будущие события и тренды, что позволяет принимать более обоснованные решения и планировать действия в различных сферах деятельности.
Многолетние исследования в области нейросете-вого прогнозирования привели к созданию большого количества публикаций [8-16]. Однако эти исследования не содержат детального описания математических моделей прогнозирования различных заболеваний. Данные работы содержат лишь единые рекомендации использования нейронных сетей, а также алгоритмы их обучения, наглядные примеры. Сложность данной работы заключается в глубоком понимании разновидностей архитектур нейронной сети.
Основная проблема финансовых временных рядов — они вообще ни капельки не стационарны (можете проверить сами с помощью, скажем, теста Дики-Фуллера), то есть их характеристики, как мат. Для решения этой проблемы были разработаны различные модификации RNN, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit). Эти модели имеют специальные механизмы, которые позволяют им эффективно передавать и хранить информацию внутри сети, минимизируя проблему затухающего/взрывающегося градиента. Одна из самых популярных архитектур RNN – это Long Short-Term Memory (LSTM).
Всё таки конкурентную борьбу никто не отменял, здесь мы решили пойти также в направлении борьбы с точки зрения ценовой политики. На графиках выше, вы можете видеть результат технического анализа нейронными сетями. Как вы видите, функция не приближается к графику котировок акций, однако, она может видеть вектор движения скользящей средней. Если вы не знакомы с основными понятиями работы нейронных сетей, лучше всего начать отсюда. Для разделения на обучающую и тренировочную выборку возьмем первые 85% окон во времени для обучения и последние 15% для проверки работы нейронной сети. Оптимизаторы – это алгоритмы, которые оптимизируют веса и параметры сети в процессе обучения.
Согласно общепринятой классификации рожистого воспаления (Черкасов В.Л., 1986) выделяют эритематозную, эритемо-буллезную, эритемо-геморрагическую и буллезно-геморрагическую формы воспаления [2, 5-9]. Ряд авторов выделяют еще флегмонозную и некротическую формы рожистого воспаления. При этом у части больных отмечается четкая стадийность течения процесса т.е. Переход поверхностных форм воспаления в более глубокие со значительным повреждением мягких тканей конечностей и увеличением числа летальных исходов. У некоторых больных инфекционный процесс останавливается на уровне эри-тематозной или эритематозно-буллезной формы воспаления. С указанных позиций вопросы прогнозирования течения рожистого воспаления являются актуальными [9, 10].
Они обучаются на основе имеющихся данных и могут выявлять сложные зависимости и паттерны в данных для прогнозирования будущих значений. В настоящее время задача прогнозирования временных рядов остается актуальной. В целом, рекуррентные нейронные сети представляют мощный инструмент для прогнозирования временных рядов, и их применение может быть полезным в различных областях, таких как финансы, экономика, метеорология и другие. Рекуррентные нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования временных рядов в медицине, таких как изменение пульса, артериального давления или уровня глюкозы в крови. RNN может анализировать и учитывать сложные зависимости и динамику медицинских данных, что может помочь в диагностике, лечении и мониторинге пациентов. Рекуррентные нейронные сети широко используются для прогнозирования финансовых временных рядов, таких как цены акций, валютные курсы и т.д.
После завершения обучения модели необходимо оценить ее производительность на тестовой выборке. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает зависимости в данных и делает прогнозы. Различные метрики, такие как средняя абсолютная ошибка (MAE) или средняя квадратичная ошибка (MSE), могут быть использованы для оценки производительности модели. Обучение нейронных сетей – это процесс настройки весов и параметров сети на основе обучающих данных. Цель обучения – минимизировать ошибку между предсказанными значениями и фактическими значениями. В данной статье мы рассмотрим основные принципы прогнозирования, методы и алгоритмы, а также роль нейронных сетей в этом процессе, и приведем примеры прогнозирования в различных областях.
- Прогнозирование трафика является важным инструментом для планирования дорожной инфраструктуры и управления транспортным потоком.
- Применение LSTM нейронных сетей для прогнозирования временных рядов – это процесс использования обученной LSTM сети для предсказания будущих значений временного ряда на основе исторических данных.
- Как видим, графики ошибки и точности адекватны, если остановить обучение сети чуть раньше, можем получить 58% точности предсказания движения цены, что уж точно лучше случайного гадания.
- В настоящее время наблюдается широкое внедрение компьютерных технологий в медицину.
Выбор алгоритма зависит от типа данных, доступных ресурсов и требуемой точности прогноза. Банки, инвестиционные компании и трейдеры используют прогнозы для принятия решений о вложении средств, управлении портфелем и торговле на финансовых рынках. Прогнозирование помогает предсказывать изменения цен на акции, валюты, сырьевые товары и другие финансовые инструменты.
Метод восходит к девятнадцатому веку и является самым популярным методом регрессии. Но у Ваших приращений автокорелляция 80+ процентов, а у меня около нуля. Работа с абсолютными значениями может вводить новичков в заблуждение. Из нее следует, что и факт, и результат прогноза хранятся в переменной Result. В данной статье автор актуализирует проблемы современного образования и его влияние на развитие современного общества. Как видим, если мы остановим обучение достаточно рано (со временем все равно наступает оверфиттинг), то можем получить 60% точности, что очень даже неплохо.
В статье рассматривается вопрос применения нейронных сетей для задачи прогнозирования временного ряда. Показан общий принцип работы нейронных сетей и дана точность прогноза. Обучение LSTM нейронных сетей является итеративным процессом, который требует тщательной настройки и экспериментирования. Однако, при правильной настройке и обучении, LSTM нейронные сети могут быть очень эффективными в прогнозировании временных рядов и других задачах, где важно учитывать долгосрочные зависимости в данных. После определения архитектуры модели происходит сам процесс обучения. Обучение LSTM нейронных сетей обычно осуществляется с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation).
Прогнозирование временных рядов является важной задачей, которая позволяет предсказывать будущие значения на основе прошлых данных. Метод скользящего среднего используется для прогнозирования временных рядов. Он основан на вычислении среднего значения последовательности данных за определенный период времени.
Не мудрствуя лукаво, оставила все значения, которые были установлены в примере Хайкина. Предыстория такова, что много лет назад, когда я начинал заниматься инвестициями, я уже пытался сделать подобный продукт на основе функционального анализа. Сейчас я делаю международный стартап по прогнозированию международных финансовых рынков на базе нейронных сетей finprophet.com. Их роль в системах прогнозирования и системах маркетинговых исследований неуклонно растет. • частично искаженных данных, когда информация противоречива или не полна и поэтому традиционные методы выдают неудовлетворительный результат. Издалека выглядит неплохо, но если присмотреться, мы увидим, что наша нейронная сеть просто запаздывает со своими предсказаниями, что можно считать провалом.
Таким образом, совершенствование методик идентификации математических моделей ГТД как объекта управления и автоматизация их основных этапов является актуальной задачей. Одна интересная вещь о слоях нейронной сети заключается в том, что одни и те же вычисления могут извлекать информацию из любых данных. Это означает, что не имеет значения, используете ли вы данные изображения или текстовые данные.
ПРЕДПРИЯТИЙ Проблемы реорганизации и развития бизнеса в России относятся в настоящее время к числу первоочередных и связаны с коренными изменениями в экономике. Прежде всего, переход от централизованной к рыночно регулируемой экономике привел к резкому трансформационному спаду, объемов производства и потребления, которые очень трудно восстановить в короткий период. Произошли необратимые структурно-институциональные преобразования социально-экономической сферы, изменившие как саму сердцевину экономики, так и общественное сознание.
Грубо говоря, вы хотите, чтобы ваша нейронная сеть проверяла, похожи ли входные данные на другие входные данные, которые она уже видела. Если новые входные данные аналогичны ранее просмотренным входным данным, то и выходные данные будут аналогичными. В настоящее время наблюдается широкое внедрение компьютерных технологий в медицину. Медицинская нейроинформатика позволяет анализировать задачи диагностики и прогнозирования различных заболеваний с помощью нейросетей.
Это может помочь компаниям в планировании производства, управлении запасами и принятии решений о маркетинговых стратегиях. Рекуррентные нейронные сети также применяются для прогнозирования погоды на основе исторических метеорологических данных. RNN может учитывать сезонные и временные зависимости, а также сложные взаимодействия между различными факторами, такими как температура, давление, влажность и т.д.
Сейчас нейронные сети представляют эдакой волшебной палочкой, решающей все вопросы. Нейронные сети представляют собой математическую функцию, которая позволяет рассчитать что-то в зависимости от чего-то. Вы можете взять некоторые формулы из физики и рассчитать аналитически, а можете загнать данные в нейронную сеть и получить аналогичный результат. В этой лекции мы рассмотрим основные концепции рекуррентных нейронных сетей и их применение в прогнозировании временных рядов. Мы изучим архитектуру и обучение рекуррентных нейронных сетей, а также рассмотрим примеры их применения в различных областях. Прогнозирование широко применяется во многих других областях, таких как маркетинг, логистика, энергетика и многое другое.
