Компактний генетичний алгоритм вибору розміру вікон при нейромережевому прогнозуванні часових рядів

Автор(и)

  • Е. В. Волченко Державний університет інформатики та штучного інтелекту

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.1.9166

Анотація

Розглянуто задачу обробки даних для прогнозування часових рядів за допомогою багатошаро­вих нейронних мереж. Запропоновано компактний генетичний алгоритм визначення розмір\ вікон для побудови навчальної вибірки. Описано спосіб кодування хромосом, розроблено фітнес- функцію і способи зупинки генетичного алгоритму. Наведено чисельне порівняння результатів прогнозування різних типів часових рядів за допомогою відомих методів і нейромережевогс прогнозування з використанням розробленого алгоритму що підтвердило ефективність вико­ристання запропонованого підходу

Біографія автора

Е. В. Волченко, Державний університет інформатики та штучного інтелекту

к.т.н.

Посилання

Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В. Бестужев - Лада. - М.: Мысль, 1982. -4 3 0 с.

Гречин С.Б., Трифонов Ю.В. Применение генетического программирования для прогнозирования состояния предприятий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, Серия: Экономика и финансы. - 2007. - № 5. - С. 130 - 133.

Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж // Маркетинг в России и за рубежом. - 2002. - №1. -С . 15-29.

Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте: Нейронные сети; Нечеткая логика; Генетические алгоритмы; Динамические системы. - СПб.: Питер, 2005. - 304 с.

Резниченко Е.В., Кочегурова Е.А. Методы краткосрочного прогнозирования финансовых рынков // Известия Томского политехнического университета. - 2007. -

Т. 311, № 6 ,- С. 19-23.

Гнусов Ю.В., Ерохин А.Л. Использование нейросетевых методов для прогнозирования временных рядов // Искусственный интеллект. - 2002. - № 4. - С. 686 - 691.

Кузнецов А.А. Применение нейросетей для прогнозирования финансовых временных рядов // Научная сессия МИФИ- 2001. - Т. 12 Компьютерные системы и технологии. Информационные системы и среды, технологии проектирования, электронный бизнес. - С. 95 - 96.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. - М.: Вильямс, 2006. - 1104 с.

Крисилов В.А., Чумичкин К.В., Кондратюк А.В. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования // V Всероссийская науч.-техн. конф. «Нейроинформатика-2003»: Сб. науч. трудов. - Т.1. - Москва: МИФИ. - 2003. - С. 184-191.

Ruelle D. On the Nature of Turbulence / D. Ruelle, F. Takens // Commun. Math. Phys.- 1971.-Vol. 20.-P . 167- 192.

G. Harik, F. Lobo and D. Goldberg. The Compact Genetic Algorithm // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 1999. -№ 3 . - P. 287-309.

##submission.downloads##

Як цитувати

Волченко, Е. В. (2011). Компактний генетичний алгоритм вибору розміру вікон при нейромережевому прогнозуванні часових рядів. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 1(33), 42–48. https://doi.org/10.18372/2073-4751.1.9166

Номер

Том 1 № 33 (2011)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.