Статьи и вопросы по тегу "Применение искусственных нейронных сетей"

Приведены результаты применения искусственной нейронной сети прямого распространения для краткосрочного прогнозирования значений температуры воздуха. Исходными данными для исследования послужил длительный ряд регулярных измерений значений температуры воздуха на метеорологической станции Одесса. Выбор архитектуры сети обусловлен ее простотой, приемлемым временем обучения, укладывающимся в сроки краткосрочного прогноза. При исследованиях применена модель сети системы компьютерной математики MATLAB. Для достижения наилучшей оправдываемости краткосрочных прогнозов была проведена оптимизация как характеристик нейронной сети – подобраны вид алгоритма обучения, вид функции активации нейронов, количество скрытых слоев сети, так и данных, используемых для обучения – подобраны вид данных, сезонность данных, объем и структура обучающей выборки. В результате удалось достичь высоких показателей оправдываемости краткосрочных прогнозов значений температуры воздуха при прогнозировании в условиях невозмущенной атмосферы. Прогнозы на три часа и на сутки получаются практически безошибочными, а оправдываемость трехсуточного прогноза превышает 90%.