Кирилл Чиркунов » Публикация
Поделиться публикацией:
Опубликовано
2011-00-24
Опубликовано на SciPeople2011-06-24 17:41:55
ЖурналСборник конференции MLSD'2011
Разработка инструментария для прогнозирования мирового спроса с использованием аппарата нейронных сетей и марковских процессов (на примере алюминия)
Аннотация
Дается краткое описание программного комплекса aMoSe и пояснения по реализации прогнозных модулей.
Тезисы - Чиркунов.doc
255 Kb
Комментарии
Вам необходимо зайти или зарегистрироваться для комментирования
должны сопровождаться указанием их степени компетентности. Без этого эти результаты могут быть просто не адекватными моделируемым процессам, особенно в экономике.
В тех публикациях, которые я видел, нейронные сети проверялись так: брались данные для обучения и контрольные данные (исторические). Нейронная сеть обучалась по данным обучения, а потом проходила «тест» на контрольных данных и считалась максимальная ошибка расхождения выдаваемого результата и фактического. В тезисах собственно и указано, что ошибка в ближайшей перспективе составляет 3%
Насколько я знаю, для нейронных сетей вообще математически некорректна задача объяснения, почему они работают правильно, т.к. все-таки это не алгоритмический аппарат.
Мы можем лишь делать выводы статистически и строить гипотезы.
tage.ru/?book=disser&cat=n25&str=150&nomer=3118
где проблема оценки субьективных ошибок объективными метрологическими алгоритмами решена уже более 10 лет назад.
Этот подход позволит Вам существенно повысить надежность результатов, полученных на основе применения нейросетей.
Я недавно для себя выполнял обзор литературы по прогнозированию. И могу представить вашему вниманию работу, которая может быть интересна и вам.
Это не публикация, лишь краткие наброски по различным методам прогнозирования, которые я сделал для расширения собственного кругозора.
Скачать можно здесь:
scipeople.ru/uploads/materials/20276/Forecast_Approaches_Review.doc
Есть некоторые методы, которые вообще не упоминаются в русскоязычной литературе.