TAILIEUCHUNG - Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P11

Some Practical Considerations of Predictability and Learning Algorithms for Various Signals In this chapter, predictability, detecting nonlinearity and performance with respect to the prediction horizon are considered. Methods for detecting nonlinearity of signals are first discussed. Then, different algorithms are compared for the prediction of nonlinear and nonstationary signals, such as real NO2 air pollutant and heart rate variability signals, together with a synthetic chaotic signal. | Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic Jonathon A. Chambers Copyright 2001 John Wiley Sons Ltd ISBNs 0-471-49517-4 Hardback 0-470-84535-X Electronic 11 Some Practical Considerations of Predictability and Learning Algorithms for Various Signals Perspective In this chapter predictability detecting nonlinearity and performance with respect to the prediction horizon are considered. Methods for detecting nonlinearity of signals are first discussed. Then different algorithms are compared for the prediction of nonlinear and nonstationary signals such as real NO2 air pollutant and heart rate variability signals together with a synthetic chaotic signal. Finally bifurcations and attractors generated by a recurrent perceptron are analysed to demonstrate the ability of recurrent neural networks to model complex physical phenomena. Introduction When modelling a signal an initial linear analysis is first performed on the signal as linear models are relatively quick and easy to implement. The performance of these models can then determine whether more flexible nonlinear models are necessary to capture the underlying structure of the signal. One such standard model of linear time series the auto-regressive integrated moving average or ARIMA p d q model popularised by Box and Jenkins 1976 assumes that the time series xk is generated by a succession of random shocks ek drawn from a distribution with zero mean and variance a2. If xk is non-stationary then successive differencing of xk via the differencing operator xk xk xk-1 can provide a stationary process. A stationary process zk dxk can be modelled as an autoregressive moving average p q zk aizk-i I bi k-i k. Of particular interest are pure autoregressive AR models which have an easily understood relationship to the nonlinearity detection technique of DVS deterministic 172 INTRODUCTION Time scale in hours a The raw NO2 time series Figure The NO2 time series and its autocorrelation

• Kĩ thuật Viễn thông
• Mạng thần kinh
• Artificial neural network
• mạng lưới
• thần kinh
• dự đoán mạng lưới
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Tạp chí khoa học
• Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Mạng thần kinh nhân tạo
• Quản trị rủi ro tín dụng
• Ngân hàng thương mại
• Thành phố Biên Hòa
• Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
• Tài chính ngân hàng
• Dự báo chỉ số thị trường chứng khoán
• Thị trường chứng khoán
• Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Hệ thống điều khiển thông minh
• Kỹ thuật điều khiển thông minh
• Cấu trúc hệ thống điều khiển thông minh
• Mạng truyền thẳng một lớp
• Mạng thần kinh suy diễn mờ thích nghi
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng
• Công trình dân dụng
• Công trình công nghiệp
• Kết cấu cáp kính
• phần mềm mạng thần kinh nhân tạo
• phần mềm dự báo lũ
• Xây dựng Cầu đường
• Tuyển tập Báo cáo khoa học
• báo cáo hội nghị sinh viên
• hệ thần kinh
• xử lý thông tin
• tế bào sinh học noron
• mạng huyết tương
• tế bào thần kinh
• truyền dọc axon
• Lạm phát tại Việt Nam
• Dự báo lạm phát tại Việt Nam
• Mô hình phân phối độ trễ
• Lạm phát mục tiêu
• Kiểm soát lạm phát tại Việt Nam
• Phương trình vi phân tuyến tính
• Phương pháp tuyến tính hóa
• Phương trình vi phân
• Mạng Nơron thần kinh
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• Khoa học tự nhiên
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Kỹ thuật mạng thần kinh
• Lập trình di truyền
• Công thức viên nén phóng thích
• Dự đoán hoạt tính kháng ung thư
• Dẫn xuất flavone và isoflavone
• Kỹ thuật hồi quy tuyến tính
• Phương pháp hồi quy tuyến tính
• Mạng thần kinh mờ
• Kỹ thuật tọa độ song song
• Quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu
• Cao diệp hạ châu
• Chấm điểm tín dụng
• Cây quyết định
• K láng giềng gần nhất
• Mô hình chấm điểm tín dụng