обладают рядом дополнительных возможностей — они позволяют оценивать сравнительную важность различных видов входной информации, уменьшать ее объем без потери существенных данных, распознавать симптомы приближения критических ситуаций и т.д.
Применение нейронных сетей в финансах базируется на одном фундаментальном допущении — замене прогнозирования
1. Нейронные сети – основные понятия и определения, В основу искусственных нейронных сетей (
- простой обрабатывающий элемент – нейрон;
- очень большое число нейронов
участвует в обработке информации; - один нейрон связан с большим
числом других нейронов (глобальные связи); - изменяющиеся по весу связи между нейронами;
- массированная параллельность обработки
информации.
Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Биологический нейрон имеет тело, совокупность отростков – дендридов, по которым в нейрон поступают входные сигналы, и отросток – аксон, передающий выходной сигнал нейрона другим клеткам. Точка соединения дендрида и аксона называется синапсом. ( Розенблат 1965 )
Упрощенно функционирование нейрона можно представить следующим образом:
1) нейрон получает от дендридов набор (вектор) входных сигналов;
2) в теле нейрона оценивается суммарное
3) нейрон формирует выходной сигнал, интенсивность которого зависит от значения вычисленного скалярного произведения. Если оно не превышает некоторого заданного порога, то выходной сигнал не формируется вовсе – нейрон «не срабатывает»;
Основные понятия теории автоматов. Входной и выходной алфавит. ...
... тему моего реферата считаю важной и актуальной на данном этапе обучения. Необходимо рассмотреть такие вопросы как: o Основные понятия теории автоматов o Входной алфавит и выходной алфавит o Представление событий в автоматах o Автоматы Мили и Мура ...
4) выходной сигнал поступает на аксон и
Поведение искусственной нейронной сети зависит как от значения весовых параметров, так и от функции возбуждения нейронов. Известны три основных вида ( Тэнк 1982 ) функции возбуждения: пороговая, линейная и сигмоидальная. Для пороговых элементов выход устанавливается на одном из двух уровней в зависимости от того, больше или меньше суммарный сигнал на входе нейрона некоторого порогового значения. Для линейных элементов выходная активность пропорциональна суммарному взвешенному входу нейрона. Для сигмоидальных элементов в зависимости от входного сигнала, выход варьируется непрерывно, но не линейно, по мере изменения входа. Сигмоидальные элементы имеют больше сходства с реальными нейронами, чем линейные или пороговые, но любой из этих типов можно рассматривать лишь как приближение.
Нейронная сеть представляет собой
НС принадлежат классу коннекционистских моделей обработки информации. Основная их черта – использовать взвешенные связи между обрабатывающими элементами как принципиальное средство запоминания информации. Обработка в таких сетях ведется одновременно большим числом элементов, благодаря чему они терпимы к неисправностям и способны к быстрым вычислениям.
Задать НС, способную решить конкретную задачу, – это значит определить модель нейрона, топологию связей, веса связей. Нейронные сети различаются между собой меньше всего моделями нейрона, а в основном топологией связей и правилами определения весов или правилами обучения, программирования.
По структуре связей сети делятся на два больших класса: однослойные и многослойные.
Подходы к обучению однослойных и
В однослойных сетях часто удается выразить веса связей через параметры. Подход состоит в вычислении значений синаптический весов на основе заданного описания функционирования нейронной сети как «черного ящика». Если сеть должна реализовать заданную функцию, ее рассматривают как набор элементов пороговой логики и задача сводится к кусочно-линейной аппроксимации этой зависимости и синтезу соответствующего автомата.
Проектирование локальной вычислительной сети МБОУ «СОШ № 12»
... работе обслуживающего персонала. Объект: локальная сеть: технологии, оборудование, способы создания. Предмет: проектирование локальной вычислительной сети в МБОУ «СОШ № 12» Цель: проектирование локальной вычислительной сети ... -поисковая работа; сравнение; обобщение; прогнозирования результатов; моделирование результатов. Работа состоит ... ЛВС, изучить требования к проектируемой сети и цели создания сети, ...
Для общего случая, когда описание поведения сети задано в виде набора векторов возможных состояний, поиск синаптических весов
Исходя из вышеизложенного, можно
Она позволяет формальным образом обучить сеть прогнозировать изменение требования на основе исторических данных о требовании.
2. Общий подход к прогнозированию с помощью
нейронных сетей
На НС задача прогнозирования формализуется через задачу распознавания
интервал прогнозирования. Метод окон предполагает использование двух окон Wi и Wo с фиксированными размерами n и m соответственно. Эти окна, способны перемещаться с некоторым шагом по временной последовательности исторических данных, начиная с первого элемента, и предназначены для доступа к данным временного ряда,
причем первое окно Wi, получив такие данные, передает их на вход нейронной сети, а второе – Wo – на выход. Получающаяся на каждом шаге пара
Wi à Wo (2.1)
используется как элемент обучающей выборки (распознаваемый образ, или наблюдение).
Каждый следующий вектор получается в результате сдвига окон Wi и Wo вправо на один элемент (s = 1).
Предполагается наличие скрытых зависимостей во временной последовательности как множестве наблюдений. Нейронная сеть, обучаясь на этих наблюдениях и соответственно настраивая свои коэффициенты, пытается извлечь эти закономерности и сформировать в результате требуемую функцию прогноза P.
Прогнозирование осуществляется по тому же принципу, что и формирование обучающей выборки. При этом выделяются две возможности:
Прогнозирование сбыта на предприятии
... необходимость прогнозирования сбыта продукции в современных условиях; 2) проанализировать процесс планирования и прогнозирования сбыта на предприятии, определить его особенности и дать оценку эффективности управления данным процессом; 3) рассчитать прогноз объема сбыта продукции ОАО ...
МНОГОШАГОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Используется
ОДНОШАГОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Используется
Как было сказано выше, результатом прогноза на НС является класс к
Характерный пример успешного применения нейронных вычислений в
Стандартный подход к этой задаче базируется на жестко фиксированном наборе «правил игры», которые со временем теряют свою эффективность из-за изменения условий торгов на фондовой бирже. Кроме того, системы, построенные на основе такого подхода, оказываются слишком медленными для ситуаций, требующих мгновенного принятия решений. Именно поэтому основные японские компании, оперирующие на рынке ценных бумаг, решили применить метод нейронных вычислений. В типичную систему на базе нейронной сети ввели информацию общим объемом в 33 года деловой активности нескольких организаций, включая оборот, предыдущую стоимость акций, уровни дохода и т.д. Самообучаясь на реальных примерах, система нейронной сети показала большую точность предсказания и лучшее быстродействие: по сравнению со статистическим подходом дала улучшение результативности в целом на 19%.
Прогнозирование на НС обладает и рядом недостатков. Нам необходимо как минимум 50 и лучше 100 наблюдений для создания приемлемой модели. Это достаточно большое число данных и существует много случаев, когда такое количество исторических данных недоступно. Например, при производстве сезонного товара, истории предыдущих сезонов недостаточно для прогноза на текущий сезон, из-за изменения стиля продукта, политики продаж и т.д. Даже при прогнозировании требования на достаточно стабильный продукт на основе информации о ежемесячных продажах, возможно мы не сможем накопить историю за период от 50 до 100 месяцев. Для сезонных процессов проблема еще более сложна. Каждый сезон истории фактически представляет собой одно наблюдение. То есть, в ежемесячных наблюдениях за пять лет будет только пять наблюдений за январь, пять наблюдений за февраль и т.д. Может потребоваться информация за большее число сезонов для того, чтобы построить сезонную модель. Однако, необходимо отметить, что мы можем построить удовлетворительную модель на НС даже в условиях нехватки данных. Модель может уточняться по мере того, как свежие данные становится доступными. Другим недостатком нейронных моделей – значительные затраты по времени и другим ресурсам для построения удовлетворительной модели. Эта проблема не очень важна, если исследуется небольшое число временных последовательностей. Тем не менее, обычно прогнозирующая система в области управления производством может включать от нескольких сотен до нескольких тысяч временных последовательностей.
Вибродиагностика промышленного оборудования с применением искусственных ...
... применением систем искусственного интеллекта 4. Вибродиагностика оборудования с применением системы нечёткого вывода 5. Вибродиагностика оборудования с применением искусственных нейронных сетей 6. Технико-экономическое обоснование Студент Козлецов Ю.В. __________________ «____»______________________20___г. Реферат Пояснительная ...