З метою підвищення якості (точності) нейромережевого прогнозування часових рядів розроблено й апробовано методи аналізу та синтезу активаційних функцій нейронних мереж на підставі цілеспрямованого керування їх чутливістю. Удосконалено структурний підхід щодо підвищення якості нейромережевого прогнозування на підставі попереднього аналізу й урахування статистичних характеристик вхідних даних. Виявлено залежність між точністю прогнозування та мірою відповідності виду активаційних функцій вхідного шару нейронної мережі виду розподілу вхідних даних. За допомогою введеного показника неузгодженості чутливості нейронної мережі з вхідними даними проведено попереднє оцінювання величини такої відповідності. З використанням запропонованого структурного підходу та виявленої залежності удосконалено методи аналізу та синтезу активаційних функцій нейронної мережі. Показано, що метод аналізу дозволяє апріорно оцінити ефективніть застосування активаційної функції за допомогою розробленого показника неузгодженості. Модифіковано метод параметричного синтезу активаційної функції нейрону на підставі керування чутливістю нейронної мережі, що дозволяє формалізувати етап визначення виду та параметрів активаційних функцій і підвищити точність прогнозування за наявності порівняних часових витрат на синтез нейронної мережі. Розроблені методи реалізовано у вигляді програмної системи Neiro. Показано, що застосування наукових і програмних розробок забезпечує підвищення точності побудови прогнозу у середньому на 37 % у порівнянні з дослідженими статистичними методами та на 16 % у порівнянні з використанням нейронних мереж без застосування запропонованих методів.

  Завантажити