Рефераты Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ

Вернуться в Экономико-математическое моделирование

Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ
Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ



Построение математической модели прогнозирования поведения является трудной задачей в связи с сильным влиянием политических и других проблем (выборы, природные катаклизмы, спекуляции крупных участников рынка…).

В основе модели лежит анализ некоторых критериев с последующим выводом о поведении доходности и ценовых показателей. В набор критериев входят различные макро- и микроэкономические показатели, информация с торговых площадок, экспертные оценки специалистов. Процедура прогнозирования состоит из этапов:

1. Подготовка и предварительная фильтрация данных;

2. Аппроксимация искомой зависимости линейной функцией;

3. Моделирование погрешности с помощью линейной сети.

Но для повышения точности модели практикуется нелинейный анализ с использованием многослойной однородной нейронной сети. Этапы проведения нелинейного анализа в системе совпадают со стандартными шагами при работе с нейросетями.

1-й этап. Подготовка выходных данных.

Выходными данными являются zi = yi-pi, где yi - реальное значение прогнозируемой величины на некоторую дату, pi - рассчитанное на эту дату с помощью линейного анализа.

2-й этап. Нормирование входных сигналов.

(1)

где xij - j-я координата некоторого критерия Xi, M[Xi] - выборочная оценка среднего квадратичного отклонения.

3-й этап. Выбор функции активации и архитектуры нейронной сети.

Используются функции активации стандартного вида (сигмоидная, ступенчатая), а также следующего вида:

(2)

(3)

(4)

(5)

Архитектура нейронной сети представлена на рисунке:


S1


f1


вектор

входных


S

сигналов вектор


выходн.


f1


Sm

Вектор сигналов

входных

сигналов

Введены следующие обозначения: Sj - линейные сумматоры; fj - нелинейные функции; используемые для аппроксимации; S - итоговый сумматор.

4-й этап. Выбор алгоритма обучения нейронной сети, основанного на одном из следующих методов: обратного распространения ошибки, градиентного спуска, метода сопряженных градиентов, методе Ньютона, квазиньютоновском

Добавить в Одноклассники    

 

Rambler's Top100