Page 85 - 4524
P. 85

характеризується  збільшенням  дискретних  відліків  вихідної
                            величини  і,  відповідно,  збільшенням  часу,  на  який  здійсню-
                            ється прогноз (час випередження Т вип). При багатокроковому
                            прогнозуванні  Т вип=а*R,  де  R  -  кількість  кроків  обчислення
                            прогнозування;  а  -  крок  дискретизації  вихідного  параметра
                            (наприклад, рік, місяць, день, тощо).
                                  За часом випередження розрізняють види прогнозів:
                                   згладжування, R= 0;
                                   короткотерміновий прогноз, R= 1 ¸ 2;
                                   середньотерміновий прогноз, R= 3 ¸ 7;
                                   довготерміновий прогноз, R= 10 ¸ 15.
                                  Очевидно, що вид прогнозу суттєво впливає на вибір за-
                            собів і методику його реалізації.

                                  6.3 Оцінювання точності прогнозів

                                  Як  правило,  після  навчання  нейромережі  здійснюють
                            контрольне  відтворення  даних,  які  складали  навчальну  мно-
                            жину. Якщо точність відтворення задовільна і відхилення зна-
                            ходяться в допустимих межах, вважають, що побудовано за-
                            довільну модель і слід очікувати достатню якість відображен-
                            ня. Якщо при відтворенні мережею даних навчальної множи-
                            ни спостерігаються великі розбіжності, можна припустити що
                            це викликано:
                                   наявністю  неточних  даних  з  великою  випадковою
                            складовою. Для усунення цього явища підвищують вимоги до
                            точності вимірювань; у випадку часового ряду, можливе зме-
                            ншення  кроку  дискретизації,  наприклад  використання  щомі-
                            сячних значень замість річних;
                                   неврахуванням  суттєвих  ознак,  які  в  значній  мірі  ви-
                            значають  закономірність;  ця  проблема  може  бути  вирішена
                            розширенням набору ознак, які приймаються до уваги;
                                  Після  отримання  передбачених  значень  при  наявності
                            правильних  можливо  отримати  абсолютні  та  відносні  відхи-
                            лення на всій контрольній множині, для кожного кроку про-
                            гнозування. При наявності задовільних результатів прогнозу-
                            вання на контрольній множині, можна вважати, що налашто-
                            вана мережа для даної задачі має оптимальну складність і го-
                            това до відтворення даних, для яких немає відповідних відо-
                            мих відгуків.

                                                           84
   80   81   82   83   84   85   86