Нечеткая логика и нейронные сети

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет Прикладной математики, информатики и механики

Курсовая работа

38.03.05 Бизнес-информатика

по курсу «Нечеткая логика и нейронные сети»

Воронеж 2016

Содержание

Глава 1. Решение задач прогнозирования цен на акции «Мазут»

Глава 2. Построение системы «Набор программистов» нечёткого логического вывода

Глава 1

Первая часть курсовой работы заключается в построении прогноза цен на акции «Мазут» на 5 дней вперед.

На рисунке 1 представлены данные, которые необходимо использовать для прогноза: LOW и CLOSE.

Рис.1

Дальше нужно запустить модуль «Neural networks. Во вкладке «Quick» выбираем тип задачи: «Time Series» После этого выбираем входные и выходные данные во вкладке «Variables». В курсовой работе будем строить прогноз для одной переменной «LOW», она будет и входной, и выходной переменной.( Рисунок 2).

Рис.2

Затем выбираем модуль «Intelligent Problem Solver», нажимаем «Ok» и в открывшемся окне задаем необходимые для прогнозирования параметры.

Во вкладке «Quick» задаем количество обучаемых сетей («Network tested»), в данном примере обучаться будут 500 сетей. В параметре «Network retained» ставим 10 сетей. Здесь программа выберет 10 наилучших сетей. (рисунок 3).

Рис.3

прогнозирование цена нечеткий логика

Выбираем следующую вкладку «Time series» (рисунок 4). Здесь задаем количество входов для прогнозирования.

Рис.4

Во вкладке «Feedback» выбираем следующее: «Improved networks (real time)» и ставим галочки в двух последних параметрах. Это указано на рисунке 5.

Рис.5

Рис.6

Во вкладке «Types» выбираем тип необходимой нам сети. Мы строим сети, используя многослойные персептроны (рисунок 6 ). Нужные нам параметры: «Three layer perceptron» и «Four layer perceptron»

После выбора всех параметров, нажимаем кнопку «OK». После идентификации процесса построения сетей появляется окно, во вкладке «Quick» нажимаем кнопку «Descriptive statistic» (рисунок 7).

Рис.7

В открывшемся окне отображаются количественных характеристики выбранных сетей. Необходимо проанализировать полученные результаты.

Нам важно значение ошибки «S.D. Ratio»

Она наиболее пригодна для целей сравнения, так как представляет собой число между 1 и 0 и не зависит от знака.

Проанализировав данные результаты, выбираем сети под номерами:1,2,3,4,5. (Рисунок 8)

Рис.8

На вкладке «Plots» («Графики») строим графики выбранных 5 моделей. Отбираем наиболее удачные графики. Критерием выбора является симметричность. Из выбранных 5 сетей удовлетворяют условию графики 2 сети (рисунок 9) и 3 сети (рисунок 10).

Рис.9

Рис. 10

Затем снова выбираем 2 модели и в открывшемся окне в параметре «Length of projection» ставим 5, а в параметре «Case» (здесь выбирается день, с какого начнется прогноз 310) Это означает, что прогноз будет сделан на 5 дней вперед. Нажимаем кнопку «Time series spreadsheet».(рисунок 11)

Рис.11

Открывается окно, где показаны цены на акции с 310 по 314 день, смоделированные нашими сетями. Добавляем новый столбец NewVar, куда копируем цены из нашей исходной таблицы (рисунок 12).

Рис.12

Затем строим графики, чтобы посмотреть на прогноз, смоделированный нейронными сетями (рисунок 14). Видим, что график, построенный одной из нейронных сетей расположен довольно близко к исходному и приблизительно повторяет его изменения.

Рис.14

Глава 2

Система «Набор программистов»

1.Входные данные

· Знания английского языка

Множество определения - [0,100]

Множество термов - {низкое, среднее, высокое}

· Владение компьютером

Множество определения - [0,100]

Множество термов - {низкое, среднее, высокое}

· Стаж работы

Множество определения - [0,100]

Множество термов - {мало, достаточно, много}

2.Выходные данные

· Рейтинг

Множество определения - [0,10]

Множество термов - {низкий, средний, высокий, очень высокий}

Размещено на Allbest.ru