Page 53 - 4713

Однокрокове прогнозування (передбачення)
Задача однокрокового прогнозування зводиться до задачі

відображення, коли один вхідний вектор відображається у вихідний
Багатокрокове прогнозування застосовують лише для явищ,
ознаки яких представлені у вигляді часових рядів.

Критерії оцінки якості функціонування мережі
Критерії оцінки слід поділити на внутрішні та зовнішні.
Внутрішні критерії формуються на основі інформації множини даних,

які були використані для навчання, тоді як зовнішні критерії
використовують нову інформацію тестової множин, елементи яких не
використовувалась при навчанні. Оптимальна складність моделі
мережі встановлюється за сукупністю зовнішніх та внутрішніх

критеріїв.
Як правило, після навчання нейромережі здійснюють
контрольне відтворення даних, які складали навчальну множину.

Якщо точність відтворення задовільна і відхилення знаходяться в
допустимих межах, вважають, що побудовано задовільну модель і
слід очікувати достатню якість відображення. Якщо при відтворенні
мережею даних навчальної множини 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 зменшення
кроку дискретизації, наприклад використання щомісячних значень
замість річних;

 неврахуванням суттєвих ознак, які в значній мірі
визначають 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 відхилення на
всій контрольній множині, для кожного кроку прогнозування. При
наявності задовільних результатів прогнозування на контрольній

множині, можна вважати, що налаштована мережа для даної задачі
має оптимальну складність і готова до відтворення даних, для яких
немає відповідних відомих відгуків.

Контрольні запитання:
1. Які типи задач відображення і підходи до їх вирішення ви
знаєте?

53