Test

  • 08 мая 2012 г.
  • 432 Слова
10
* Эта модель была построенна на материале 45 ежемесячных промаштабированных наблюдений за период с 01.1989 по 09.1992 оставшиеся 6 наблюдений (с 10.1992 по 03.1993) использовались для проверкимодели.
* Была выбранна модель сети с одним скрытым слоем содеожащим 2 элемента и прямыми связями между вх и вых
Коэф. Обуч. =0.8
крутизна =1
* Конечная архитектура сети 9-2-1 с 32параметрами.
11
Для определния наилучшего размера сети использовалось правило для временных рядов (байсоновский инфо критерий) BIC
NBIC – нормализованный критерий (в случае когда две модели давали одинаковоекачество результатов предпочтение отдавалось более простой)
12
Для определния наилучшего размера сети использовалось правило для временных рядов (байсоновский информайионный критерий) BIC
NBIC –нормализованный критерий (в случае когда две модели давали одинаковое качество результатов предпочтение отдавалось более простой)
* Первое слагаемое – логарифм среднеквадратичной ошибки на обучаещеммножестве,
* Второе слагаемое – зависит от числа степеней свободы и растёт линейно с ростом размера сети
 13
* Сеть имеющая наименьшее значение критерия обладает наилучшеми способностями к прогнозуи обобщению.
* Видно что из всех испробованных конфигураций наилучшая 13-2-1
14
* Было убранно нескоько переменных сильно коррелирущих между собой, в результате получили сеть 9-2-1 с 32параметрами для которых была произведена повторная оценка. На диаграмме показанна среднеквадратичная ошибка на обучающем и тестовом множествах.
* Оптимальная длительность обучения составила 7500 циклов.* По сравнению с сетью 13-2-1 значения MSE и на проверочном и на обучающем множестве получились немного лучше. Но перед тем как делать выводы о структуре сети сравнили результаты с результатамиклассических методов, многомерная регрессия и модель ARIMA
15
ANNUAL имее здесь большее занчение мин.фин. рассматривает эту переменную как цель и старается приблизить значение...
tracking img