CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.1.1. Chuỗi thời gian và ANN
Các vấn đề của chuỗi thời gian dự báo với ANN được xem là đạt được các mối quan hệ từ các giá trị tại thời gian "t" (trong hệ thống này kết quả sẽ có ANN chỉ có một đầu ra) và các giá trị từ các yếu tố trước của chuỗi thời gian (t - 1, t - 2, ..., t - k) để có được một chức năng như nó được hiển thị trong:
at = f (at – 1, at – 2,…, at – k)
Để có được một ANN duy nhất để dự đoán giá trị chuỗi thời gian, một bước khởi đầu có được thực hiện với giá trị ban đầu của chuỗi thời gian, nghĩa là bình thường hóa dữ liệu. Bản gốc giá trị của chuỗi thời gian được chuẩn hóa (giữa [0,1]) và một khi ANN cho các kết quả giá trị, quá trình nghịch đảo được thực hiện, chúng trở lại với bản gốc tỉ lệ. Chỉ có một tế bào thần kinh đã được lựa chọn ở lớp đầu ra (ví dụ: từ 1 đến N trước dự báo) vì nếu nó đã được cho phép một số nút ở lớp ra (t, t + 1, ..., t + n), công tác dự báo sẽ được thực hiện cho các giá trị số lượng tương lai trong một hàng (1 trước dự báo). Điều này dự báo phương pháp sẽ dẫn đến giá trị dự báo t từ t - k, ..., t - 2, t - 1 mà còn giá trị dự báo t + 1, T + 2, ..., t + n từ t - k, .., t - 2, t - 1, vì vậy trong mọi dự báo bước, dữ liệu trước đó quan trọng sẽ là thiếu cho t + 1, T + 2, .., t + n. Do đó, nó xem là tốt hơn để sử dụng 1 đến N trước dự báo.
Do đó, các chuỗi thời gian sẽ được chuyển đổi thành một mẫu thiết lập tùy thuộc vào k đầu vào các nút của một ANN. Đặc biệt, mỗi mô hình sẽ bao gồm:
"k" đầu vào giá trị, tương ứng với "k" giá trị trước đó bình thường tại thời điểm t: tại – 1 tại - 2, ..., tại - k.
Một giá trị tương ứng với giá trị chuỗi thời gian bình thường của thời kỳ t rằng sẽ được dự báo. Thiết lập mô hình này sẽ được sử dụng để đào
tạo và xác nhận từng ANN tạo ra trong DE thực hiện. Vì vậy, mô hình thiết lập sẽ được chia thành hai tập con, đào tạo và xác nhận.
Ban đầu, các mô hình hoàn chỉnh thiết lập được đặt vào cùng một cách chuỗi thời gian, sẽ có hai tùy chọn để tạo ra các đào tạo và mẫu xác nhận tập con từ tổng mẫu thiết.
Khi tùy chọn đầu tiên, lần đầu tiên x% (trong đó x là một tham số) từ các thiết lập tổng số mẫu sẽ tạo ra các mô hình đào tạo tập hợp con, và các tập con xác nhận sẽ được lấy từ phần còn lại của mô hình hoàn chỉnh. Các tập hợp con thử nghiệm sẽ là tương lai (và chưa biết) thời gian giá trị hàng loạt mà muốn được dự báo. Một ví dụ về quá trình này sử dụng một ANN với 3 nút đầu vào.