Про один алгоритм навчання нейронної мережі в задачі прогнозування часових рядів

Abstract

У статті запропоновано метод навчання нейронних мереж при вирішенні задачі прогнозування часового ряду (ЧР). більшість практичних задач прогнозованя ЧР характеризуються високим рівнем нелінійності і нестаціонарності, зашумленістю, наявністю нерегулярних трендів, стрибків, аномальних викидів. У цих умовах жорсткі статистичні припущення про властивості чР часто обмежують можливості класичних методів прогнозування. альтернативою статистичним методам можуть служити методи об числювального інтелекту, до числа яких відносяться штучні нейронні мережі. Результати імітаційного моделювання підтвердили, що запропонований метод навчання нейронної мережі дозволяє значно підвищити точність прогнозування часових рядів.