Velokino.ru

Русское лото / Нейронная сеть для лотерей

Создать нейронную сеть для прогнозирования временных рядов

Нейронная сеть для лотерей I

Увлечение нейронными сетями

Учитывая посещаемость нашего сайта, мы видим огромный энтузиазм читателей по нейронным сетям . Этот список может очень эффективно решить весь набор задач, включая временные ряды прогнозов. В своей работе я пишу особенно следующий тип.

- В нескольких документах [2], [36], [37] говорится, что модели авторегрессии (ARIMAX) являются более распространенными моделями прогнозирования и моделями нейронных сетей (ANN). В частности, в статье [3] говорится: «Самый популярный метод прогнозирования временных рядов. Нейронные сети в настоящее время предсказывают методов.

-

Без колебаний модели ARIMA (X) и GARCH являются наиболее популярными для прогнозирования временных рядов. В реальном времени основной конкурентоспособностью этих моделей являются модели на основе ANN.

Пока у нас есть только один материал по нейронной сети в Интернете, который я посоветовал по сети. Энтузиазм читателей заставляет меня более интенсивно специализироваться

с предсказанием нейронной сети . Давайте попробуем шаг за шагом работать над созданием, отличным обучением и адаптацией нейронной сети, чтобы понять аспекты моделей прогнозирования нейронной сети.

1-я нейронная сеть

Вы не должны думать хорошо, но вы должны привести пример из книги Хайкина. Сама проблема и ее решение подробно изложены в разделе 4.8 этой книги. Весь архив примеров книг размещен на нашем форуме. Вы можете скачать самостоятельно работающий пример из архива. Основной файл называется

Create_ANN_step_0.m .

Вышеуказанная программа решает задачу классификации. Я прокомментирую текст основного файла.

Прогнозирование нейронной сети

Я воспользовался этим примером реализации

нейронной сети , подробно изучил содержание ее функций и создал собственную нейронную сеть, которая прогнозирует график торговли для еврозоны Российской Федерации (удаленная ТГ) 24 значения заранее. В архиве вы можете скачать купленный мной пример, а также исходные данные. Основной файл: Create_ANN_step_1.m

Шаг 1. Инициализация и исходные данные

Исходные данные бизнес-плана содержатся в файле

VOLUMES_EUR.mat и имеют значения с 1 сентября 2006 г. по 22 ноября 2011 г.

Я занимаюсь сетевым обучением, то есть определяю вес и смещение для всех нейронов в период с 1 января 2010 г. по 31 декабря 2010 г.

В тесте недвижимости я выбрал период с 01.01.2011 по 22.11.2011.

Шаг 2. Предварительная обработка начальных данных

Из теории и из Хайкина я понимаю, что

нейронная сеть работает со значениями временных рядов от 0 до 1. Начальные значения торгового графика в поле VOLUMES_EUR естественно превышать этот диапазон. Чтобы реализовать нейронную сеть, необходимо масштабировать начальные временные ряды, а не показанные на рисунках.

Нейронная сеть для лотерей II

Рисунок 1. Ранее у нас были значения от 57 847 до 111 720.

Нейронная сеть для лотерей III

Рисунок 2. После настройки у нас появились значения от 0 до 1.

Шаг 3. Нейронная сеть

Поскольку пример Хайкина содержал

трехслойные полностью связанные нейронные сети , я остановился. Кроме того, из статей я понимаю, что для прогнозирования энергопотребления других часто использует трехслойную архитектуру .

На

входе нейронной сети я передаю 48 значений TG для двух предыдущих покрытых слоев после того, как несколько образцов начали содержать 72 нейрона, и на выходные оценочные значения бизнес-плана на ближайшие дни. Структура нейронной сети выглядит следующим образом.

Нейронная сеть для лотерей IV Рисунок 3. Структура созданной нейронной сети.

После описания структуры приводятся значения нескольких

характеристик нейронной сети

(см. Файл Create_ANN_step_1.m ). Не сдаваясь, она отказалась от всех ценностей, изложенных в примере Хайкина. Шаг 4. Сетевое обучение

На примере Хайкина я сделал двойной цикл с точки зрения эпохи и внутренней корректировки весов в чистом виде. Такое обучение называется

обучением нейронной сети в связи с обратным распространением

(обратное распространение). Конфигурации включены только во входное и выходное формирование нейронной сети . Общие комментарии по методу изложены в тексте программы. Шаг 5. Прогноз теста

На пятом этапе я создаю тестовое поле "T" и прогнозирую приобретенную нейронную сеть. Весь прогноз затем преобразуется в несколько строк кода.

На основании результатов прогноза я выполняю инверсию в масштабе.

Шаг 6. Оценить ошибку прогноза

На последнем шаге я вычисляю значения ошибки прогнозирования MAE и MAPE.

Значение MAPE упало примерно на 4%, что в целом указывает на

адекватность модели прогнозирования нейронной сети

. Однако мы понимаем, что это не предел точности! Аналогичная КАРТА для того же временного ряда в отчете за аналогичный период (2011 г.) составляет около 1,18% при реализации нашей модели внутреннего прогнозирования. Подробнее см. В отчете «Прогноз точности для прошлых периодов». В приведенном выше отчете временной ряд назван в честь краткости TG ECSZ ( график торговли ценами в еврозоне ). Результаты

После доработки примера Хайкина в бизнес-плане с прогнозом

(потребление энергии) мы получили новую трехуровневую нейронную сеть с полным подключением. Все особенности бывшей сети на примере книги Хайкина. Созданная

нейронная сеть

обучается очень быстро: от 60 до 120 секунд, в зависимости от производительности компьютера. При прогнозировании теста в созданной нейронной сети прогноз бизнес-плана на следующие дни получается с ошибкой MAPE 4%.

Исходный пример из Хайкина, а также мой пример нейронной сети для прогнозирования графика деловой активности в еврозоне Российской Федерации с исходными данными, вы можете скачать ссылки ниже, чтобы попытаться решить вашу собственную проблему.

Уважаемые читатели, если вы скачаете пример и попытаетесь быстро выполнить его, я обращу ваше внимание на следующее.

Если вы потратили на эту работу менее 6 месяцев, не ожидайте разумного результата. И пол года на солидных фруктах не так много!

  1. Если у вас есть вопрос типа "где это в коде?"
  2. Умышленно исключите программу и придумайте ее
  3. , чтобы найти подходящий ответ на эти типы вопросов. Если, не глядя на тщательный анализ примера кода, вопрос все еще остается, подумайте, делаете ли вы это. Математическое моделирование - это область деятельности, которая подходит не всем.

Похожие публикации

Комментарии

Нейронная сеть для лотерей V Добрый вечер, Ира!

Я начинаю специализироваться на прогнозировании нейронных сетей. Спасибо за пример, он мне очень нужен. Вы можете указать в плодах программы только ошибку в прогнозе и где вы можете увидеть сам плод: «что было» - «что случилось». Есть ли заключение или это уместно? Например, чтобы загрузить свои собственные тестовые данные, могу ли я вручную записать их в файл "VOLUMES_EUR.mat"? Я могу попросить прощения за «наивные» вопросы, но я только начинаю изучать matlab, пока чайник в этом. Я был бы очень признателен, если бы вы помогли, ответьте.

Нейронная сеть для лотерей I Сергей, это хороший день!

Пожалуйста!


Вы можете указать в плодах программы только ошибку в предсказании и в том месте, где вы можете увидеть сам плод, «что было» - «что случилось»

У нас с вами есть фраза

Отсюда следует, что реальность и результат прогноза лежат в переменной Result.

Например, чтобы загрузить свои собственные тестовые данные, нужно ли вручную записывать их в "VOLUMES_EUR.mat"?

Сергей, вы плохо разбираетесь в инструменте. Я рекомендую вам открыть и прочитать (по крайней мере, вступительную часть) Руководство по MATLAB. Многие ваши вопросы будут решены.

мат - это интегрированный формат MATLAB; Чтобы создать такой файл, лучше сначала подготовить данные в формате xls, а затем загрузить xls в MATLAB почти с 2 строками.

Нейронная сеть для лотерей VII Здравствуйте, Ира.

Можете ли вы сказать мне, имеет ли смысл специализироваться на аппаратных нейронных сетях с

очень большим

большим количеством исходных данных. У меня есть тема - моя для изучения - вектор ввода из аудиосерии с сотнями микрофонов, это месяц, но ввод - часть в минуту. И отправной точкой является предполагаемое событие: изменение технологических характеристик, прямое производство метана). Общий объем выборочных данных превышает гигабайт. Но эти детали, вероятно, не очень важны.

Вы обычно говорите, что размер вашего учебного файла для тренировки составляет 40-60 секунд (вы можете только на МБ - я буду счастлив)

Нейронная сеть для лотерей I Привет! У вас очень интересная задача, но данных действительно много, но это много не только для ANN, но и вообще для многих. На мой взгляд, ANN является хорошим инструментом для решения аналогичной задачи. У меня было около

в коллекции учеников.

30000 значений временного ряда. Этого недостаточно по сравнению с вашими данными.

Работать с необработанными полями в этом варианте довольно сложно, но это хорошая идея для решения проблемы:

Если вы прогнозируете на несколько минут вперед, то разрешение участника за минуту не изменится;

  • если прогноз более агрегирован, данные могут быть агрегированы.
Вы можете попробовать работать не со всей серией, а с ее частями, образцами. Вы можете сгруппировать их по определенному символу. Одним словом, не бойтесь объемов, учитесь гибко обращаться с ними.

Нейронная сеть для лотерей IX Привет, Ира!

Мы с программистом фактически повторили набросанный метод и получили аналогичные результаты об ошибках в поле EUR / USD. Это значит, что все получилось и сработало. Но тогда у программиста возник вопрос - а где реальное проецируемое окно? Если результат рассчитывается с использованием индекса 0 для тестового поля, то это поле уже содержит практические данные, и прогнозируемое окно опережает 24 свечи, что означает, что эти практические данные еще не доступны и прогнозируемое окно больше не подходит. показал что это будет. Означает ли это, что в тестовом поле Index0 мы должны поставить нули для значения первого окна в пределах 24 свечей, а затем сравнить его с практическими данными, полученными в этом окне?

Мы ценим ответ

Нейронная сеть для лотерей I Илья, это хороший день!

Посмотрите внимательно, результат получен

без реализации Index0

. Сначала берутся предыдущие дни (h-24; h-48), их индексы находятся в индексах 1 и 2. Затем на основе этих индексов создается матрица Т с историческими значениями, записанными в столбцах 2 и 3.

И затем они используются для создания сетевого входа.

Если вы сделаете все это в режиме отладки, ответ на ваш вопрос будет быстро понят.

Для реализации нейронной сети необходимо настроить начальные временные ряды, как показано на рисунках

.

Здравствуйте. С этого момента это возможно более подробно.

Как мне масштабировать? Пожалуйста, направьте литературу или приведите пример того, как это делается и почему. В результате, если у меня есть данные в диапазоне от 0 до 3 или от 2 до 0 и 1?

Нейронная сеть для лотерей I Вы передаете образец кода в Matlab, смотрите на весы и понимаете - в примере, который он реализовал, вам просто нужно выяснить, какого рода.

Привет еще раз. В ходе анализа возник ряд других вопросов. Зачем питать сеть в последние два дня (Си-1, Си-2) на входе сети? Почему бы просто не накормить вход Си и попытаться научиться получать Си. Непонятно, зачем создавать весовую матрицу: для покрытого слоя W1 = randn (NumberOfHiddenNeurons, NumberOfInputNeurons 1); матрица строится в строках в соответствии с количеством нейронов в покрытом слое, в столбцах - в соответствии с количеством входных нейронов. Непонятно, почему это так, потому что смысл связи - от входа в скрытое. это похоже на противоположность W1 = randn (NumberOfInputNeurons, NumberOfHiddenNeuron 1); Матрица также построена в том же виде для весов выходного слоя W2 = randn (NumberOfOutputNeurons, NumberOfHiddenNeurons 1); Также неясно, почему столбцы в матрице весов для 1 огромного W1 = randn (NumberOfHiddenNeurons,

NumberOfInputNeurons 1

), из кода ясно, что этот столбец вводится в b1 / b2, который затем используется для прогнозирования временных рядов. И вот текущий вопрос, для чего нужна эта переменная b1, потому что без нее точность прогноза снижается!

Нейронная сеть для лотерей I

Почему бы просто не подвести Xi на вход, а попытаться заставить Xi

узнать сетевой выход

Если сеть обучается по принципу «Си-Си», то как вы получаете прогноз?

Remote не совсем понятно, зачем создавать весовую матрицу.

Эти вопросы касаются осведомленности о сети. Смотрите Хайкин для деталей. Мой пример основан на примере, который хорошо понят в книге. И вообще, это замечательная книга по нейронным сетям. Кроме того, вы можете посмотреть мой короткий материал по нейронным сетям.

Я скачал твой код. Во многом он понял это. Все понятно и доступно.

Но есть немного ПОЧЕМУ?

24 - это NumberOfOutputNeurons?

Почему 24 ... Я не понимаю ..

И еще. Если я хочу увеличить количество входов (нейронов), целесообразно увеличить количество циклов цикла или целесообразно делать это только экспериментально. То есть внешний вид не увеличивает ошибку ...?

Еще раз спасибо за статью и ваши ответы.

Нейронная сеть для лотерей I Поскольку исходные ряды данных, а также переменная P имеют значения в часовом разрешении и в дальнем (суб) цикле обучения сети, я просматриваю день, для меня уместно выбрать девять из общее количество часов. Похоже, 24 - в течение первых 24 часов. Даты перехода здесь не учитываются.

Привет, Ира! Спасибо за хорошую статью! в кластерном кластере нет аналога, примеров прогнозирования временных рядов с использованием нейронных сетей очень мало! Скажем, у вас есть возможность настроить код на ваш любимый язык программирования Java или C?

Нейронная сеть для лотерей I Виктор, спасибо за красивые слова.

К сожалению, у меня нет примера языка программирования высокого уровня, потому что у меня очень мало. Как говорит мой партнер Сергей: хорошая арифметика не очень хороший программист. Я работаю в двух основных пакетах: Matlab и R.

Ваш партнер не прав.) Проблемы, решаемые с помощью программирования, часто пересекаются с математическими проблемами.

Нейронная сеть для лотерей I Я искренне верю в его мировоззрение, и поэтому я работаю с таким программистом. Я еще не встречал твердую арифметику, которая бы свободно распоряжалась высококачественными методами СИЗ.

Хорошее время для девяти. Была идея предсказать финал теннисных матчей на основе нейронных сетей. Я хотел бы спросить, где в вашей программе вы найдете эти выходные данные соответствующих сетевых входов на этапе обучения? Как я понимаю конкретно с этими результатами и каково сравнение результатов, полученных на этапе обучения? Также неясно, почему прогнозы будут использовать предыдущие входные данные в шаге теста? В конце концов, на этапе обучения мы получили веса, подходящие для нас, и теперь нам нужно только предоставить новые входные значения? Я хотел бы выяснить этот момент более подробно. И я хотел бы попросить вас совета. 50 входных нейронов, 150 скрытых будут использованы в построенной сети. Задача программы - указать номер любимого игрока (или 1 или 2). Это вид фруктов, если вам нужна сетка с одним выходом. Может ли это быть? В конце концов, номер любимой игры будет логическим значением, основанным на функциях ввода любого игрока (то есть, грубо сказал он, если характеристики игрока 1 лучше, чем у игрока 2, мы получим -1 на выходе, противоположную версии -2). ). Может ли выход нейронной сети обеспечить логическое значение? И как будет проходить обучение? Наконец, результаты на этапе обучения снова сравниваются с логическим значением четких результатов. Вы можете легко сделать два сетевых выхода: процент от сделки с игроком 1-й категории «победителем» и процент от сделки с игроком 1-й категории «проигравшим». Но тогда не понятно, как тренироваться. Действительно, в четких результатах базы на этапе обучения есть только ряд фаворитов. Надеюсь, он четко изложил свои мысли. Заранее спасибо!

Нейронная сеть для лотерей I

Я хотел бы спросить, где в вашей программе вы можете найти эти выходные данные соответствующих сетевых входов на этапе обучения? Как я понимаю конкретно с этими результатами и каково сравнение результатов, полученных на этапе обучения?

Уважаемые читатели, я обращаюсь не только к создателю этого вопроса, но и к посетителям в целом. Я привел пример с объяснениями и исходными данными, чтобы снова полюбить вас, чтобы объяснить, что. Для меня такие вопросы скучны из-за невозможности! Сядьте в конце и узнайте терпеливо! Пример был создан много лет назад, чтобы ответить на ваши вопросы. Мне удобнее его открыть, посмотреть, отследить в отладчике. Что делаешь?

Разве не ясно, почему предыдущие входы используются для прогнозирования шага теста? В конце концов, на этапе обучения мы получили веса, подходящие для нас, и теперь нам нужно только предоставить новые входные значения?

Если вы постепенно исключите все эти шаги, вы поймете, что это не так. И твой вопрос из небрежности.

С этим фруктом у вас должна быть сеть с одним выходом. Может ли это быть?

Может ли нейронная сеть дать логическое значение?

Пасьянс медичи на выигрыш в лотерею
Русское лото миллиард кто выиграл
777 русское лото
Всероссийская негосударственная благотворительная лотерея
Козырная карта лотерея золотой ключ