NAU Harvester System
Компактний генетичний алгоритм вибору розміру вікон при нейромережевому прогнозуванні часових рядів
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Компактний генетичний алгоритм вибору розміру вікон при нейромережевому прогнозуванні часових рядів
Компактный генетический алгоритм выбора размера окон при нейросетевом прогнозировании временных рядов Compact genetic algorithm of window size’s selection for time series prediction in neural networks |
|
| Creator |
Волченко, Е. В.; Державний університет інформатики та штучного інтелекту
|
|
| Subject |
—
УДК 004.89:004.48 — УДК 004.89:004.48 — UDC 004.89:004.48 |
|
| Description |
Розглянуто задачу обробки даних для прогнозування часових рядів за допомогою багатошарових нейронних мереж. Запропоновано компактний генетичний алгоритм визначення розмір\ вікон для побудови навчальної вибірки. Описано спосіб кодування хромосом, розроблено фітнес- функцію і способи зупинки генетичного алгоритму. Наведено чисельне порівняння результатів прогнозування різних типів часових рядів за допомогою відомих методів і нейромережевогс прогнозування з використанням розробленого алгоритму що підтвердило ефективність використання запропонованого підходу
Рассмотрена задача предобработки данных для прогнозирования временных рядов с помощью многослойных нейронных сетей. Предложен компактный генетический алгоритм определения размера окон для построения обучающей выборки. Описан способ кодирования хромосом, разработана фитнесс-функция и способы остановки генетического алгоритма. Приведено численное сравнение результатов прогнозирования различных типов временных рядов с помощью известных методов и нейросетевого прогнозирования с использованием разработанного алгоритма подтвердившее эффективность применения предложенного подхода The problem of data preprocessing for time series prediction using multilayer neural networks is considered. A compact genetic algorithm for determining the size of windows to build a training set is proposed. A method of encoding chromosomes is described. Fitness-function and ways to stop the genetic algorithm is developed. A numerical comparison ofprediction results of different types of time series with known methods and neural network prediction using the developed algorithm is shown |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2011-10-27
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/9166
10.18372/2073-4751.1.9166 |
|
| Source |
Problems of Informatization and Management; Том 1, № 33 (2011); 42-48
Проблемы информатизации и управления; Том 1, № 33 (2011); 42-48 Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 1, № 33 (2011); 42-48 |
|
| Language |
uk
|
|
| Rights |
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
|
|