Page 78 - 4268

Опустимо опис поетапного одержання рішення, тому що дана
процедура є стандартною. Звернемо увагу на результати. Графік
спостережуваних і передбачених значень є гарною ілюстрацією
якісно побудованої моделі.

Рисунок 7.23 – Графік спостережуваних і передбачених

значень.

Збільшення різних областей графіка так само не дає приводу

засумніватися в тому, що модель побудована правильно.
Вивчення значень залишків підтверджує висновки. Відносна
помилка не перевищує 5%. Для інших кластерів були отримані

аналогічні результати. Таким чином, задача вирішена.

7.3 Порядок виконання роботи

7.3.1 Набрати дані зображені у таблиці на рис. 7.1

7.3.2 Збільшити кількість даних у 4 рази.
7.3.3 Виконати кластеризацію, класифікацію і задачу регресії у
такому порядку як вказано в теоретичних відомостях і постановці

завдання лабораторної роботи.
7.3.4 Вирішити задачу узагальненої нелінійної регресії z = f (x, y,
factor1, factor2) із застосуванням ідеології нейронних мереж,
реалізованої в пакеті STATISTICA Neural Networks. На першому

етапі підібрати нейронну мережу, передбачати поведінку
фізичного процесу незалежно від типу вихідних даних.

78