Page 95 - 4268

Неважко помітити, що продуктивність мереж з архітектурою
Радіально Базисною Функції (РБФ) в середньому гірше
продуктивності мереж з архітектурою багатошарового (в даному
випадку розглядаються тільки 3-х шарові) персептрону.Багато в

чому це пояснюється тим, що мережі з архітектурою РБФ погано
екстраполюють дані (це пов'язано з насиченням елементів
прихованої структури). Пізніше ми наочно зможемо в цьому

переконатися при візуальному аналізі побудованих усіма
вибраними мережами прогнозів. Також ми можемо порівняти всі
мережі за значеннями різних помилок.

Рисунок 10.10 – Таблиця помилок регресії вихідного ряду і ряду,
побудованого обраною мережею.

Значення помилки «Отношение ст. відхилення »є найбільш
придатною для цілей порівняння, тому що являє собою число між
0 і 1, залежить лише від величини кожної складової помилки (не

залежить від знака), а також досить вразливе до викидів.
Проаналізувавши значення помилок, можна помітити, що для
всіх, обраних програмою мереж ці показники досить малі, що

говорить про вдалий підбір моделей. На вкладці «Графіки»
діалогу «Результати» можна побудувати різні діаграми
розсіювання для вибраних за допомогою опції «Вибрати моделі»

мереж.

Для того, щоб оцінити правдоподібність побудованих
моделей, побудуємо графік залежності величини помилки від
номера спостереження, а також графік залежності значень
передбаченого ряду (ряду, побудованого за допомогою обраної

мережі) від значень вихідного.

95