Скачать 37.22 Kb.
|
Разработка инструментария для прогнозирования мирового спроса с использованием аппарата нейронных сетей и марковских процессов (на примере алюминия) Чиркунов К.С., Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, г. Новосибирск cyril.chirkunov@computer.org Ключевые слова: прогнозирование спроса, агентное моделирование, нейронные сети, марковские процессы Введение Программа aMoSe (agent Model of system Evolution) появилась на свет как логическое продолжение работ по агентному моделированию реализации крупных транспортных проектов. Полное описание возможностей программы – тема для отдельной статьи. Мы приведем лишь краткое описание. Инструментарий aMoSe позволяет в интерактивном режиме указывать начальные данные моделирования, такие как пространственная структура ТНК (также и в разрезе предприятий), участвующей в проекте, основные характеристики входящих в её состав предприятий (название, место регистрации, расположение, собственники, выпускаемая продукция и т.д.). Также в программе имеется возможность загружать и сохранять дополнительные данные, связанные с факторами, которые так или иначе влияют на то, как ведет себя ТНК на международном рынке (обычно они принадлежат к следующим группам факторов: политические, экономические, социальные и технологические). Рисунок 1. Пользовательский интерфейс программы aMoSE В процессе разработки было решено разработать модуль генерации уровня спроса на флагманскую продукцию ТНК (на основе фактических и прогнозных данных) с использованием марковских процессов [4] и нейронных многослойных рекуррентных нейронных сетей [5]. В качестве примера ТНК была выбрана ОК РУСАЛ, продукция – алюминий. Наборы факторов, оказывающих влияние на спрос алюминия в ближайшей и долгосрочной перспективе, отличаются [1,2,3]. Далее рассмотрим функциональность модулей прогнозирования на основе факторов, определяющих рост спроса в течение 3-5 лет. Прогнозирование на основе марковских процессов В рамках существующей программной модели был реализован прогнозирующий модуль на основе марковских процессов. Поддерживаемые функции:
Рисунок 2. Окно редактора Марковского процесса Результаты моделирования показали, что марковские процессы довольно хорошо отражают последовательность наступления важных событий (значительное понижение или повышение спроса), однако реальное время наступления события может значительно отличаться от прогнозного (до 5 лет). Однако существуют варианты улучшения качества прогноза за счет использования комбинированных методов (модель Грея - Маркова) [6, 7]. Прогнозирование на основе нейронных сетей Следующим был создан модуль прогнозирования спроса на основе нейронных сетей. При реализации использовался аппарат многослойных нейронных сетей с сигмоидальной функцией активации с возможностью обратной связи (т.е. результаты работы сети подаются снова на вход на следующем этапе). Рисунок 3. Редактор Нейронной сети: входы и скрытые слои Поддерживаемые функции аналогичны приведенным выше. Настройка нейронной сети осуществляется на основе алгоритма обратного распространения ошибок (обучение с учителем). Критерием остановки работы обучения является либо число выполненных итераций, либо достижение величины максимальной среднеквадратичной ошибки заданного порога допустимой ошибки. Интерфейс для управления обучения сети приведен на рисунке 4. Рисунок 4.. Окно обучения нейронной сети Обучающие примеры загружаются либо из текстового файла со знаками табуляции, либо формируются на основе имеющихся в программе данных по годам. При этом пользователь может сам создавать примеры на основе временных рядов. Результаты выполнения тестов показали, что модуль строит довольно точные прогнозы на ближайшую перспективу (до 3 лет ошибка составляет не более 3%), однако ошибка прогноза в среднесрочной перспективе может достигать 100%. Литература
|
Рабочая программа Окружающий мир умк «Школа России» Программа рассмотрена Программа согласована Программа разработана на мо учителей начальных классов с зам директора по нмр учителем... |
Рабочая программа Технология рабочая программа учебного предмета «Технология» Программа рассмотрена Программа согласована на мо учителей социально- с зам директора по нмр |
||
Рабочая программа Литературное чтение умк «Школа России» Программа рассмотрена Программа согласована на мо учителей начальных классов с зам директора по нмр |
5 Основная образовательная программа моу сош№53 Данная программа адресована учащимся 5-11 классов. Рабочая программа составлена на основе следующих нормативных документов |
||
Рабочая программа Русский язык Традиционная система обучения умк «Школа России» Программа рассмотрена Программа согласована на мо учителей начальных классов с зам директора по нмр |
Рабочая программа по Всеобщей истории разработана на основе Федерального... ... |
||
Рабочая программа факультативного курса для 11 классов Данная программа позволит подготовить учащихся к сознательному выбору профиля. Программа рассчитана на 2013-2014 учебный год в количестве... |
Рабочая программа По предмету: Литература Программа: Программа по литературе для 5-11 классов общеобразовательной школы // Авт сост.: Меркин Г. С., Зинин С. А., Чалмаев В.... |
||
Рабочая программа по внеурочной деятельности в 1 классе Курс: Школа развития речи Программа разработана с учетом особенностей первой ступени общего образования. Программа учитывает возрастные и психологические особенности... |
Приказ от 24 «Программа воспитания и обучения в детском саду», М. А. Васильева, В. В. Гербова, Т. С. Комарова М., Мозаика – Синтез,2010 г./, интегрированная... |
Поиск на сайте Главная страница Литература Доклады Рефераты Курсовая работа Лекции |