attachments_16-10-2012_20-40-13 / Задание к отчёту по временным рядам

2

Отчёт по Задаче прогнозирования Временных рядов

Отчёт должен содержать следующую информацию.

1.Описание постановки задачи.

2.Описание 2-х этапов решения задачи:

• 1 этап – обучение сети

• 2 этап – собственно прогнозирование на ближайший период

2. Ответы на следующие вопросы.

• Как конфигурация обученной сети связана со значением параметра “Временное окно”

• Описать метод окон, используемый при обучении сети.

• Описать понятие Проекции Временного ряда.

• Чем значения временного ряда из Проекции Временного ряда отличаются от прогнозируемых наблюдений, полученных при обучении сети (График зависимости наблюдаемых значений от предсказанных)?

• Чем определяется самый маленький номер прогнозируемого наблюдения?

• Как точность прогнозирования зависит от выбора начальной точки прогнозирования и длины проекции.

3.Описание 1-го этапа решения задачи.

3.1.Тип задачи в пакете Neural Networks.

3.2.Как заданы типы переменных (Тип переменной – Название переменной)

1)Решение задачи с помощью Конструктора сетей.

3.3.Тип обучаемых сетей и типы оставленных лучших сетей.

Значения параметров:

• Параметр Временное окно

• Параметр Прогноз

3.4.Для каждого слоя сети:

• Тип синаптической ф-ции

• Тип функции активации

3.5.Параметры обучения многослойного персептрона (Скорость обучения, Момент инерции)

3.6.Параметры останова обучения

3.7.Алгоритмы обучения на 2-х этапах обучения сети.

3.8.Число наблюдений обучающей, контрольной и тестовой выборки

3.9.Графики обучения сетей – проанализировать поведение ошибки обучения и контрольной ошибки. Имело ли место явления переобучения сети.

3.9а.Рисунок обученной сети. Объяснить кол-во нейронов на входе и выходе.

3.10.Таблица регрессии – ЗАПИСАТЬ основные показатели (отношение стандартных отклонений и коэф-т корреляции)

3.11.График зависимости предсказанных значений от наблюдаемых – описать хар-р и проанализировать

Описание 2-го этапа – прогнозирования значений Временного ряда.

3.12. Записать оптимальные параметры для прогнозирования 6-ти месяцев будущего периода

3.13.Скопировать в отчёт График Проекции временного ряда. Проанализировать.

3.14.Вывести Таблицу значений проекции ряда и проанализировать

2)Решение задачи с помощью Мастера сетей.

3.15.Тип обучаемых сетей и число обучаемых сетей

3.16.Рисунок сети. Объяснить кол-во нейронов на входе и выходе.

3.16.Значения параметров:

• Параметр Временное окно

• Параметр Прогноз

3.17.Записать Критерий оставленных обученных сетей.

3.18. Алгоритмы обучения на 2-х этапах обучения сети.

3.19. Число наблюдений обучающей, контрольной и тестовой выборки

3.20. Типы оставленных лучших сетей.

3.21. По рисункам обученных сетей записать конфигурацию (число нейронов по слоям, число входов-выходов). Объяснить кол-во нейронов на входе и выходе.

3.22.Таблица регрессии – ЗАПИСАТЬ основные показатели (отношение стандартных отклонений и коэф-т корреляции)

3.23.График зависимости предсказанных значений от наблюдаемых – описать хар-р и проанализировать

3.Описание 2-го этапа – прогнозирования значений Временного ряда.

3.24.Проекция временного ряда – график. Скопировать в отчёт. Проанализировать.

Вывести Таблицу значений проекции ряда и проанализировать

4.Сравнить графики Проекций временного ряда для разных типов сетей и отношение стандартных отклонений для разных типов сетей (Таблица регрессии)

Сделать выводы о характере роста цен на книги с течением времени.