ГУАП

КАФЕДРА № 41

ОТЧЕТ ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

Ассистент				В.В. Боженко
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №4

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННОГО РЯДА

по курсу: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ

СТУДЕНТ ГР. №	4016				М.О. Жовтяк
			подпись, дата		инициалы, фамилия

Санкт-Петербург 2023

1. Цель работы

Цель: выполнить прогнозирование временного ряда.

2. Вариант задания

Задание: Вариант 14. Задание представлено на рисунке 1.

Рисунок 1 – Задание, данное по варианту

Ссылка на Jupyter Notebook:

https://colab.research.google.com/drive/1N6XQXMDlmZTlwjVDZftZkI_x4Q2ytj7q#scrollTo=X2S8nUlo9_Oc

3. Ход выполнения работы

Импортируются библиотеки. Это представлено на рисунке 2.

Рисунок 2 – Импорт библиотек

Импортируются данные, изучается датасет. Это представлено на рисунке 3.

Рисунок 3 – Импорт данных

Проводится нормализация данных. Это представлено на рисунке 4.

Рисунок 4 – Нормализация данных

Создаётся функция для создания тренировочной и тестовых выборок. На входе датасет и размер тестовой выборки, который будет использоваться для прогноза. Это представлено на рисунке 5.

Рисунок 5 – Создание функции для представления данных

Создаётся модель нейронной сети с функцией активации Relu, но с кастомным скрытым слоем GRNN. Это представлено на рисунке 6.

Рисунок 6 – Создание модели нейронной сети

Проводится обучение нейронной сети в 100 эпох. На рисунке 7 можно увидеть, что процент потерь очень низкий, поэтому сеть обучена успешно.

Рисунок 7 – Обучение нейросети

Создаются функции для визуализации данных, а также для итоговая для представления спрогнозированных данных по модели нейросети. Это представлено на рисунке 8.

Рисунок 8 – Функции предсказания и визуализации

Создаётся прогноз на краткосрочный период: 3 месяца. Это представлено на рисунке 9.

Рисунок 9 – Краткосрочный прогноз

Создаётся прогноз на среднесрочный период: 6 месяцев. Это представлено на рисунке 10.

Рисунок 10 – Среднесрочный прогноз

Создаётся прогноз на долгосрочный период: 12 месяцев. Это представлено на рисунке 11.

Рисунок 11 – Долгосрочный прогноз

Для дополнительного задания была создана модель CNN, что показано на рисунке 12. Результат работы модели представлен на рисунке 13.

Рисунок 12 – Создание сверточной модели

Рисунок 13 – Результат работы модели

4. Вывод

В ходе лабораторной работы я научился создавать нейронную сеть для предсказания временного ряда. В итоге были получены предсказанные результаты, которые немного отличаются от исходных во всех ситуациях. Также можно увидеть, что чем больше срок прогнозирования, тем менее точный получается результат.