Prognoz muammolarini hal qilish uchun neyron tarmoqlarni qo'llash

Prognoz muammolarini hal qilish uchun neyron tarmoqlarni qo'llash

Ushbu maqolada biz bugungi kunda, ma’lumki, aqilli ravishda, ma'lumotlarni yuqori darajada qayta ishlash imkoni bo'lgan ma’lumot tizimlariga katta qiziqishlar mavjud.

Gap shundaki, yangi kelgan ma'lumotlarni tahlil qilish, ulardagi bog’liqlikni topish, prognozlash va hokazo.

Texnologik tizim jarayonlar holatini kuzatish va ushbu tizim jarayonlarni boshqarish talablari doimiy ravishda oshib bormoqda. Bunga sanoat korxonalarining texnik inshoatlaridan foydalanish samaradorligi, ishonchliligi va xavfsizligini oshirish zarurati sabab bo'ldi. Hozirgi vaqtda avtomatlashtirilgan va avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlari, ilg'or axborot texnologiyalari va kompyuter texnologiyalaridan foydalanadigan zamonaviy axborot tizimlari keng qo'llanilmoqda.

Turli hil jarayonlarni prognoz qilish muammosi fan va texnikaning ko'plab sohalarida dolzarbdir: moliya, meteorologiya, statistika, transport va boshqalar. Uni hal qilishda tizim jarayonlari etishmovchiliklari kabi turli sabablar mavjudligidan paydo bo’ladi.

Obekt ma'lumotlarining sifati va miqdori, jarayon davom etadigan muhitdagi o'zgarishlar va sub'ektiv omillarning ta'siri. Fyurer, ARIMA va eksponensial tekislashning klassik usullari, shuningdek Iqtisodiy matematika usullari ko'rib chiqilgan. Juda ko'p tajribalar shuni ko'rsatadiki, har doim ham standart "chiziqli" modellarga qaraganda qisqa vaqt ichida adaptiv neyron tarmoqlari yaxshiroq taxmin qiladi deyish mumkin.

Neyron tarmoqlari bir nechta aniq afzalliklarga ega:

1. Neyron tarmoqlarning eng afzalligi - bu o’rganish qobiliyatidir, vaziyatning rivojlanish modellari noma'lum bo'lgan holatlarda, shuningdek kirish va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi bog'liqliklar kabi ko'plab misollardan o'rganish qobiliyatidir. Bunday hollarda an'anaviy matematik usullar va ekspert tizimlaridan ham salbiy natija bo’lmaydi.

2. Hozirgi vaqtda neyron tarmoqlari - buzilgan, to'liq bo'lmagan, ichki qarama-qarshi, aniq bo’lmagan ma'lumotlarga asoslangan muammolarni muvaffaqiyatli hal qilishga imkon beradi.

3. Qayta o'qitilgan neyron tarmog'idan foydalanish osonroq va juda oddiydir, korrelyatsion tahlil usullarini qo'llashda professional matematikadan foydalanish shart emas,.

4. Neyron tarmoq paketlari elektron pochtaga, ma'lumotlar bazasiga va boshqalarga oddiygina ulanish, shuningdek ma'lumotlarni kiritish va dastlabki ishlov berishni avtomatlashtirish imkonini beradi.

5. Neyron tarmoqlariga xos ichki ulanish neyron tizimining kuchini deyarli cheksiz ravishda oshirishga imkon beradi.

Ishda ko'rib chiqilgan tizimlar va ularning modellarining asosiy xususiyati ularning parametrlarining vaqtincha turli xil tezlik bilan o'zgarishi. Qoida tariqasida, u vaqt jadvallari bilan tavsiflanadi. Texnologik parametrlarning vaqt jadvalini tavsiflaydigan modellar ko'plab xususiyatlarga ega va davriylik yo'qligi bilan bog'liq bo'lgan murakkab bog'liqliklardir.

Bunday jadvallarni qayta ishlash uchun, ularning o'zgarishini taxmin qilish uchun ushbu bog'liqlikni aniqlay oladigan dasturlardan foydalanish kerak. Bu esa STATISTICA neuro networks dasturidir. Ushbu dastur, dasturiy ta'minot bozorida eng yaxshi ko'rsatkichga ega bo'lgan STATISTICA Neyron tarmoqlari dasturi hisoblanadi.

"Prognozlash muammolarini hal qilish uchun neyron tarmoqlarni qo'llash" ishining maqsadi, orqa nayzalash usulini qo'llagan holda Neyron tarmog'ini o'qitish uchun BFGS kvazi-Nyuton algoritmi ishlatilgan. Statistica 10.0 ushbu algoritmning apparat vositalariga ega, shuning uchun Hisoblash uning Neural statistik to'plamida amalga oshirdik. Vaqt jadvali qiymatlarini bir bosqichli va ko'p bosqichli prognozlashni amalga oshirishi mumkin bo'lgan prognozli axborot tizimini ishlab chiqish. O'rganilayotgan sinov ob'ektining namunasi sifatida Hududning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanishini neuron tarmoqli modellar yordamida prognoz qilish(surxondaryo misolida) masalasini hal qildik. ishlab chiqarish.

Ushbu ishning mavzusi tizimli jarayonni tavsiflash uchun algoritmlar va modellardan foydalanish, Hududning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanishini neyron tarmoqlar yordamida prognozlash muammolarini hal qilishda foydalanish imkoniyatlarini baholash, shuningdek ushbu algoritmlarni amalga oshirishga imkon beradigan aqlli tizimlarning tuzilishi. Tadqiqot natijalariga ko’ra quyidagi xulosaga kelish mumkin:

1. 
   Neyron tarmoqli modellar va algoritmlar boshqarilayotgan haqiqiy holati uchun rasmiylashtirilmagan vazifalarini bajarishga imkon beradi. Neyron tarmoqlar orasidagi tobelikni yaqqol ishora qilmasdan o’rnatish imkonini beradi. Bu ma’noda neyron tarmoqlari ko’p funksiyali approksimatsiyasining universal vositasi sifatida qaraladi.
   

Sun’iy neyron tarmoqlarining potensial dasturi ma’lumot yetishmaganda, an’anaviy yechimlar natija bermaganda, odatiy hisoblash ko’p mehnat talab qilganda yoki ushbu yechilayotgan masala uchun yetarli bo’lmagan holatlarda ishlatiladi.

2. 
   Hududiy prognozlash ko’rsatgichlarining taklif qilinayotgan tizimi ish jarayonida paydo bo’luvchi o’zaro bog’liq bo’lgan yo’nalishlarni o’zida namoyon qiladi.
   
3. 
   Hududning ijtimoiy iqtisodiy rivojlanishini modelini tavsiflashda quyidagilarda to’xtalib o’tish zarur:
   

• 
  model hududning ijtimoiy-iqtisodiy qurilmasining ikki tizimli haqiqiy aksi hisoblanadi
  
• 
  model hudud faoliyati tayanch turlarining tashqi faktorlar ta’siri ostida rivojlanishini hisobga oladi.
  
• 
  model hududiy darajada olinishi mumkin bo’lgan haqiqiy ma’lumotlarga yo’naltirilgan.
  
• 
  model ekzogen parametrlar minimal sonidan foydalanishni nazarda tutadi.
  
• 
  model vaqt oralig’idagi (yil, oy, kvartal) aniq masalalar uchun oson o’zgarishi mumkin.
  

Hudud rivojlanishining ijtimoiy tarkibiy qismini to’liq va yeterli tasvirlash uchun modelga eksport ma’lumotlarini qo’shish zarur

Natijalar shuni ko’rsatadiki ijtimoiy-iqtisodiy ko’rsatkichlarni prognozlash uchun neyron tarmoqli modellardan foydalanish mumkin.

Shu bilan birga ushbu modellar ko’p martalik analitik tekshiruvlardan va ekonometrik, klassik va statistic uslublar asosidagi to’g’ridan to’g’ri tekshiruvlardan o’tishi lozim.

Alumina ishlab chiqarish tsexi zaryadini tayyorlashning texnologik jarayonini tavsiflovchi vaqt ketma-ketligini o'rganish;

2. o'rganilayotgan texnologik jarayonning favqulodda holatini oldindan aniqlash uchun vaqt ketma-ketligini tahlil qilish algoritmlari va modellarini ishlab chiqish;

3. taklif qilingan algoritmlarni amalga oshirish uchun neyron tarmoqlariga asoslangan aqlli tizim tuzilishini yaratish;

4. Texnologik prognozlash va tavsiflash uchun vazifalarni samarali hal qilish uchun prognozlash tizimini yaratish usulini shakllantirish

davriy va statsionar bo'lmagan xususiyatlarga ega bo'lgan jarayon;

5. Alüminium ishlab chiqarish kompaniyasidan olingan ma'lumotlarni qayta ishlash natijalari bo'yicha taklif qilingan usullar va algoritmlarning samaradorligini baholash.

Ish natijasida:

- davriy va statsionar bo'lmagan xususiyatlarga ega bo'lgan texnologik jarayonni bashorat qilish va tahlil qilish uchun algoritm ishlab chiqilgan;

- neyron tarmoqlaridan foydalanish bilan ajralib turadigan, texnologik jarayonning vaqt seriyasini o'z vaqtida prognoz qilish va tahlil qilishni ta'minlaydigan aqlli tizimni qurish uchun usul taklif etiladi.

ishlab chiqarish uskunalarining tanqidiy pozitsiyalari, kerakli vaqtdagi ohak modulining qiymatlari to'g'risida guvohlik berish;

- neyron tarmoqlarini sozlash algoritmi aniqlandi.

Bashoratli tizimning dasturiy ta'minoti Delphi 7 muhitida ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash tamoyillariga asoslanadi.

Dinamik muhit va tezlanish

mintaqaviy iqtisodiyotning tarmoq tuzilmasini modernizatsiya qilish jarayonlari ilmiyga bo'lgan talabni oshiradi

bashorat qilish usullarining to'g'riligi va to'g'riligi

mintaqani strategik boshqarish tizimidagi ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanish.

Strategik menejmentda hududlarning rivojlanishini prognoz qilish usullari orasida dasturiy-maqsadli usul keng qo'llaniladi. Mintaqaviy iqtisodiyotning mutanosibligini, muvozanatini ta'minlashda hududiy muvozanat tizimiga asoslangan balans usuli muhim rol o'ynaydi. Ekspert baholash, ekstrapolyatsiya, ekonometrik modellashtirish usullari ham qo'llaniladi. Ko'pincha, iqtisodiy va ijtimoiy normalar va standartlar tizimiga asoslangan normativ usul qo'llaniladi. Biroq, mintaqaviy prognozlash va modellashtirish muammolarini hal qilishda ilmiy va texnik

sun'iy neyron tarmoqlaridan (ANN) foydalanishga asoslangan axborot texnologiyalarini rivojlantirish natijasida yaratilgan yutuqlar.

Neyron tarmoqlari buning uchun eng yaxshi natijalarni beradi

boshqa usullar bilan taqqoslaganda aniq

tizimdagi aloqalarni kuzatish va ularga qarshi turish qiyin

tahlil qilish, ularning soni juda katta, "o'yin qoidalari" shundan dalolat beradi

deyarli imkonsiz, va kirish shovqinli

va qarama-qarshi. Bundan tashqari, neyrokompyuterlar oddiy foydalanuvchilar tomonidan ishlatilishi uchun juda oddiy [7, 87-bet].

Federal va mintaqaviy miqyosda sanoatni rivojlantirish bo'yicha asosiy strategik hujjatlarni o'rganish asosida milliy iqtisodiyot tarmoqlarining hozirgi holatini har tomonlama tavsiflovchi ko'rsatkichlar tizimi shakllantirildi. Bundan tashqari, ko'rsatkichlarni tanlash tartibi

minimal uchun taqdim

asosiyni tavsiflovchi muhim parametrlar soni

mintaqaning ijtimoiy-iqtisodiy hayotining tomonlari va boshqalar

kelgusida turli xil variantlarni tekshirishning ushbu tizimi

rivojlanish.

Shunday qilib, iqtisodiy faoliyatning asosiy turlari to'g'risidagi ma'lumotlar bazasida quyidagi ro'yxat mavjud

axborot bloklariga bo'linishi mumkin bo'lgan asosiy ko'rsatkichlar (1-jadval).

Umuman olganda, ma'lumotlar bazasi makroiqtisodiy prognozlash axborot tizimiga qo'yiladigan asosiy talabga muvofiq tuzilgan - bu minimal iqtisodiy ko'rsatkichlar bo'yicha hudud iqtisodiyotining barcha tarmoqlarini qamrab olish va aks ettirish, shuningdek mintaqaning iqtisodiy, ijtimoiy va moliyaviy komplekslarining tuzilishini tavsiflash zaruriyati. Axborot bazasi Vologda viloyatida 2005 yil yanvaridan 2015 yil iyulgacha bo'lgan davrda tuzilgan va 1 oylik qarorga (127 ta kuzatuv) ega.

Eksperimental rivojlanish prognozini tuzishda

Iqtisodiyot faoliyatining ehtimoliy xususiyatidan kelib chiqqan holda (2020 yilgacha) istiqbolli maydonlar mavjud edi

rivojlanishning ikkita stsenariysi aniqlandi: asosiy (inertial)

va resurs (hudud resurslaridan foydalanish samaradorligini oshirishga qaratilgan). Ular farq qiladi

Ushbu modeldagi kirish sifatida qabul qilingan o'zgaruvchilarning taxmin qilingan xabarlari. Ushbu prognoz stsenariylarining har biri kelgusi prognoz davrida qandaydir tarzda yoki biron bir tarzda amalga oshiriladigan iqtisodiy rivojlanishning ustuvor yo'nalishlarini tanlashni o'z ichiga oladi.

Neyron tarmog'ini o'rgatish uchun BFGS kvazi-Nyuton algoritmi ishlatilgan. Statistica 10.0 ushbu algoritmning apparat vositalariga ega, shuning uchun

Hisoblash uning Neural statistik to'plamida amalga oshirildi

Tarmoqlar Mintaqaviy rivojlanishning neyron tarmoqlarini modellashtirish sxemasi 1-rasmda keltirilgan.

Munitsipal darajada bazaviy stsenariy bo'yicha hisob-kitoblar natijalari ko'rsatmoqda

Resurs stsenariysi