рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Основные Принципы

Основные Принципы - раздел Образование, Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход Предложен Академиком А.г. Ивахненко. Метод Использует Идеи Самоорганизации И ...

Предложен академиком А.Г. Ивахненко. Метод использует идеи самоорганизации и механизмы живой природы – скрещивание (гибридизацию) и селекцию (отбор).

 

Рис.1.

По результатам наблюдений надо определить F(x). Причем структура модели F(x) неизвестна. Пусть имеется выборка из N наблюдений:

 

Наиболее полная зависимость между входами X(i) и выходами Y(i) может быть представлена с помощью обобщенного полинома Колмогорова-Габора. Пусть есть

,

тогда такой полином имеет вид:

где все коэффициенты «а» не известны. При построении модели (при определении значений коэффициентов) в качестве критерия может использоваться критерий регулярности (точности):

или несмещенности:

Необходимо добиться выполнения условия .

Существует множество моделей на данной выборке, обеспечивающих нулевую ошибку (достаточно повышать степень полинома модели). Т.е. если имеется N узлов интерполяции, то можно построить целое семейство моделей, каждая из которых при прохождении через экспериментальные точки будет давать нулевую ошибку .

Обычно степень нелинейности берут не выше n-1, если n - количество точек выборки. Обозначим S – сложность модели (определяется числом членов полинома Колмогорова-Габора). Значение ошибки зависит от сложности модели.

Причем по мере роста сложности сначала она будет падать, а затем расти. Нужно выбрать такую оптимальную сложность, при которой ошибка будет минимальна.

 

Рис.2.

В любой формальной логической системе имеется ряд утверждений и теорем, которые нельзя ни опровергнуть, ни доказать, оставаясь в рамках этой системы аксиом. В данном случае эта теорема означает, что выборка всегда неполна. Один из способов преодоления этой неполноты – принцип внешнего дополнения. В качестве внешнего дополнения используется дополнительная выборка (проверочная), точки которой не использовались при обучении системы (т.е. при поиске оценочных значений коэффициентов полинома Колмогорова-Габора). Поиск наилучшей модели осуществляется таким образом:

· Вся выборка делится на обучающую и проверочную:

· На обучающей выборке определяются значения .

· На проверочной выборке отбираются лучшие модели. Входной вектор имеет размерность N .

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход

Критерий absolute noise immune... Утверждается что с помощью этого критерия из сильно зашумленных данных...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Основные Принципы

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход
Для финансовых рынков характерна нестабильность и неустойчивость. При этом известные модели на практике часто оказываются непригодными для прогнозирования. В такой ситуации для анализа, моделирован

Практическое Применение
На Рис.3 представлены прогнозы на один бар переменных High, Low, Close, Average(Close, 5), полученные в результате расчетов многорядным полиномиальным методом МГУА. Отдельно следует подчеркнуть, чт

Метод группового учета аргументов
Метод группового учета аргументов (МГУА) — семейство индуктивных алгоритмов для математического моделирования мультипараметрических данных. Метод основан на рекурс

Метод наименьших квадратов
Перед тем, как начинать рассмотрение МГУА, было бы полезно вспомнить или узнать впервые метод наименьших квадратов — наиболее распространенный метод подстройки линейно зависимых параметров.

Метод группового учёта аргументов
Метод группового учета аргументов, МГУА (Group Method of Data Handling, GMDH) — метод порождения и выбора регрессионных моделей оптимальной сложности. Под сложностью модели в МГУА

Критерий регулярности
Критерий регулярности включает среднеквадратичную ошибку на обучающей подвыборке

Критерий минимального смещения
Иначе критерий непротиворечивости модели: модель которая имеет на обучающей выборке одну невязку, а на контрольной — другую, называется противоречивой. Этот критерий включает разность между зависим

Комбинированный критерий
Этот критерий позволяет использовать при выборе моделей линейную комбинацию нескольких критериев. Комбинированный критерий

Парето-оптимальный фронт в пространстве критериев
Парето-оптимальный фронт — альтернатива комбинированным критериям. Выбирается множество внешних критериев, условиям оптимальности которых должна удовлетворять модель. Каждой модели ставится в соотв

Комбинаторный алгоритм
Комбинаторный (однорядный) алгоритм использует только один ряд выбора. При этом порождаются все возможные линейные комбинации ограниченной сложности. Так как под сложностью понимается число линейно

Многорядный алгоритм
На первом ряде алгоритма порождения моделей задано множество из переменных

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги