Abstract
Until recently, the statistical approach was the main technique in solving the prediction problem. In the framework of static models, the tasks of forecasting, the identification of hidden periodicity in data, analysis of dependencies, risk assessment in decision making, and others are solved. The general disadvantage of statistical models is the complexity of choosing the type of the model and selecting its parameters. Computing intelligence methods, among which artificial neural networks should be considered at first, can serve as alternative to statistical methods. The ability of the neural network to comprehensively process information follows from their ability to generalize and isolate hidden dependencies between input and output data. Significant advantage of neural networks is that they are capable of learning and generalizing the accumulated knowledge. The article proposes a method of neural networks training in solving the problem of prediction of the time series. Most of the predictive tasks of the time series are characterized by high levels of nonlinearity and non-stationary, noisiness, irregular trends, jumps, abnormal emissions. In these conditions, rigid statistical assumptions about the properties of the time series often limit the possibilities of classical forecasting methods. The alternative methods to statistical methods can be the methods of computational intelligence, which include artificial neural networks. The simulation results confirmed that the proposed method of training the neural network can significantly improve the prediction accuracy of the time series.
Highlights
Oleg Rudenko, Doctor of Science, Professor, Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics, Ukraine
The article proposes a method of neural networks training in solving the problem of prediction of the time series
Most of the predictive tasks of the time series are characterized by high levels of nonlinearity and non-stationary, noisiness, irregular trends, jumps, abnormal emissions
Summary
Яка описують досліджуваний ЧР, були введені наступні кількісні метрики під назвою інформаційні критерії. Що ці властивості ШНМ обумовили їх досить широке використання при рішенні різноманітних задач прогнозування. В роботах [15, 28] розглядалося використання ШНМ для рішення задач прогнозування короткострокового навантаження. В роботах [3] та [22] наводилися дослідження щодо використання ШНМ до прогнозування стоку ріки та телекомунікаційного трафіку відповідно. Ще більше робіт присвячено висвітленню загальних питань використання штучних нейронних мереж в задачах прогнозування, наприклад [10, 27]. Збір даних для навчання (етап, який вважається одним з найбільш складних). Використання ШНМ вимагає вирішення задач структурної та параметричної оптимізації, відповідних вибору оптимальної топології мережі і її навчання. У даній роботі розглядається задача прогнозування часового ряду засобами нейронних мереж
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.