Сеть со встречным распространением. Применение нейронных сетей для анализа временных рядов

Сеть со встречным распространением.

Сеть со встречным распространением соединяет в себе свойства самоорганизующейся сети Кохонена и концепцию Oustar - сети Гроссберга. В рамках этой архитектуры элементы слоя сети Кохонена не имеет прямого выхода во внешний мир, а служат вхо­дами для выходного слоя, в котором связям адаптивно придаются веса Гроссберга. Эта схема возникла из работ Хехта - Нильсена. CPN-сеть наце­лена на постепенное построение искомого отображения входов в выходы на основе примеров действия такого отображения. Сеть хорошо решает задачи, где требуется способность адаптивно строить математическое отражение по его точным значениям в отдельных точках.

Сети данного вида успешно применяются в таких финансовых и эконо­мических приложениях, как рассмотрение заявок на предоставление займов, предсказание трендов цен акций, товаров и курсов обмена валют. Говоря обобщенно, можно ожидать успешного применения СРN-сетей в задачах, где требуется извлекать знания из больших объемов данных.

  Применение нейронных сетей для анализа временных рядов

Временной ряд - это упорядоченная последовательность вещественных чисел, представляющих собой результаты наблюдений неко­торой величины.

Цель анализа временных рядов - извлечь из данного ряда полезную ин­формацию. Для этого необходимо построить математическую модель явле­ния. Такая модель должна объяснятьсущество процесса, порождающего данные, в частности - описывать характер данных (случайные, имеющие тренд, периодические, стационарные и т.п.). После этого можно применять различные методы фильтрации данных (сглаживание, удаление выбросов и др.) с конечной целью - предсказать будущие значения.

 МОДЕЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ С ПРЯМОЙ СВЯЗЬЮ

Как правило, модель строится для того, чтобы предсказывать значения временного ряда для одной целевой перемен­ной, однако, в принципе, модель может предсказать значения и нескольких переменных (например, доходы по акциям на некоторое время вперед), если в сеть добавить дополнительные выходные элементы.

При этом, однако, исследования в области моделирования временных ря­дов при помощи сетей продолжаются и в настоящее время, и никаких стан­дартных методов здесь пока не выработано. В нейронной сети многочислен­ные факторы взаимодействуют весьма сложным образом, и успех здесь при­носит пока только эвристический «(кустарный») подход.

Друзья! Приглашаем вас к обсуждению. Если у вас есть своё мнение, напишите нам в комментарии.