Багатокрокове прогнозування з перенавчанням нейромережі на кожному кроці прогнозу

Швидкі неітераційні алгоритми навчання дозволяють запропонувати новий тип багатокрокового прогнозу, який може бути застосований при довготермінових прогнозах із збереженням задовільної точності прогнозування.

Аналогічно з попереднім алгоритмом прогнозування на входи мережі у режимі функціонування надходить остання реалізація навчальної множини x(t_n_-2), x(t_n_-1), x(t_n). Прогнозоване значення виходу x*(t_n₊₁) відкладається у векторі прогнозованих вихідних значень і в якості достовірного додається до реальних значень навчальної множини. Навчальна множина збільшується на одне часове вікно. Відбувається процес перенавчання мережі на збільшеній навчальній множині, під час якого визначаються нові вагові коефіцієнти k синаптичних зв'язків і поліномів передатних функцій нейронів (рис. 13).

Рис. 13. Послідовність використання нейромережі для задач багатокрокового прогнозування з перенавчанням

Реалізація x(t_n_-1), x(t_n), x*(t_n₊₁), як значення наступного вхідного вікна подається на входи мережі в режимі функціонування. Мережа продукує нове вихідне значення x*(t_n₊₂), яке відповідно також відкладається у вектор продукованих виходів і долучається до реальних значень навчальної множини, з метою подальшого перенавчання мережі та встановлення поновлених коефіцієнтів поліномів передатних функцій і синаптичних зв'язків. Ітераційна процедура перенавчання поширюється до прогнозованого значення x*(t_N).

Такий підхід дозволяє при великих інтервалах випередження усунути затухання прогностичних властивостей мережі за рахунок постійного коректування вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків.

Відзначимо, що алгоритм багатокрокового прогнозування з перенавчанням мережі для традиційних мереж прямого поширення з ітераційним навчанням є практично нездійсненним через великі часові затримки, необхідні на переналаштовування коефіцієнтів мережі.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Багатокрокове прогнозування	\|	Критерії оцінки якості функціонування мережі

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.003 сек.