Методи формування навчальної вибірки в задачах моделювання часових рядів нейронними мережами

Abstract

Здійснено огляд існуючих підходів до формування навчальної вибірки в задачах моделювання часових рядів радіальнобазисними нейронними мережами. Розглядаються методи попередньої обробки кількісних ознак навчальної вибірки. Проведені експериментальні дослідження підтверджують доцільність використання додаткових вхідних компонент та попередньої обробки вхідних даних.

Приведен обзор существующих подходов к формированию обучающей выборки в задачах моделирования временных рядов радиально-базисными нейронными сетями. Рассматриваются методы предварительной обработки признаков обучающей выборки. Проведенные экспериментальные исследования подтверждают целесообразность использования дополнительных входных компонент и предварительной обработки входных данных.

Existing approaches to the training set generating issue for time series modeling using radial-basis neural networks tasks were analyzed. Methods of training set features preprocessing are considered. Experimental results confirm the reasonability of additional input components using and input data preprocessing.