Решение задач прогнозирования с применением нейросетевых технологий

Цель данного дипломного проекта – разработка гибкого программного инструмента, который мог бы использоваться для эффективного прогнозирования в различных областях. Целью данного инструмента является решение задач аппроксимации с применением нейросети некоторой таблично заданной функции с целью ее дальнейшей экстраполяции (предсказания временной серии).
Входные данные представлены в виде таблично заданной функции временной серии.
Программное обеспечение разработано на языке Borland Delpi (Object Pascal). ...

ВВЕДЕНИЕ 4
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 7
I. ОБЗОР ПРОБЛЕМНОЙ ЧАСТИ 9
1. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы 9
1.1. Эволюция развития интеллектуальных систем 9
1.2. Обобщенная структура интеллектуальной системы 17
Заключение 21
2. Нейронные сети 22
2.1. Введение в нейронные сети 22
2.2. Основные методы обучения нейронной сети 30
Заключение 48
II. ВЫБОР МЕТОДА 50
1. Вступление 50
2. Представление данных 51
2.1. Создание хромосомы 52
2.2. Кодирование признаков, представленных целыми числами 53
2.3. Кодирование признаков числа с плавающей точкой 54
2.4. Определение фенотипа объекта по его генотипу 55
3. Основные генетические операторы 56
3.1. Кроссовер 57
3.2. Мутация 58
3.3. Инверсия 58
4. Репродуктивный план Холланда 59
Этапы работы алгоритма (рис.1): 60
Заключение 61
III. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ИНСТРУМЕНТА 63
1. Структура нейронной сети и параметры обучения 63
2. Алгоритм программы 65
3. Программа 66
3.1. Назначение элементов управления программы 67
4. Входные данные 68
5. Инструкции пользователю 69
IV. РЕЗУЛЬТАТЫ МАШИННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА 71
1. Изменение числа нейронов в слоях 71
2. Изменение входных данных 73
3. Изменение времени обучения 74
Заключение 76
V. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ 77
1. ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 77
1.1. Философская основа технического анализа 77
1.2. Виды графиков (Charts) 81
1.3. Тренд и его основные характеристики 82
1.4. Ценовые модели 85
1.5. Волновая теория Элиота 88
1.6. Теория чисел Фибоначчи 91
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 94
2. КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ 95
2.1. Скользящие средние 96
2.2. Осцилляторы 98
2.3. Стохастики 99
2.4. Сходимость и расходимость скользящих средних (MACD) 101
2.5. Кривые полос Болинджера (BB) 102
2.6. Параболики (PTP) 103
2.7. Индикатор направления движения (DMI) 103
2.8. Дивергенция 105
Заключение: 106
VI. ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ. 108
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 115
ЛИТЕРАТУРА 117
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 АЛГОРИТМ ГЛАВНОГО МОДУЛЯ ПРОГРАММЫ 118
АЛГОРИТМ ГЛАВНОГО МОДУЛЯ ПРОГРАММЫ 119
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 121
ЛИСТИНГ МОДУЛЕЙ ПРОГРАММЫ 122

Цель данного дипломного проекта – это разработка гибкого программного инструмента, который мог бы использоваться для эффективного прогнозирования в различных областях, в том числе и экономической. Целью данного инструмента является решение задач аппроксимации с применением нейросети некоторой таблично заданной функции с целью ее дальнейшей экстраполяции (предсказания временной серии).

Данный дипломный проект посвящен созданию программной системы, решающей задачу прогнозирования с использованием нейронной сети.
Для начала, необходимо провести ознакомительный обзор литературы в данной проблемной области с целью анализа существующих методов прогнозирования, и подобрать метод, который наиболее соответствует критериям решаемой задачи.
Далее необходимо в более подробной форме изложить суть в ыбранного метода:
достоинства и недостатки по сравнению с другими методами;
общие понятия, связанные с данным методом;
математическая модель;
принцип функционирования;
алгоритм с пояснениями.
На следующем этапе создается программа, используемая выбранный метод. Строится алгоритм функционирования программы с указанием задействованных в программе переменных и функций, приводится механизм его работы. Здесь приводится текст программы, ее диалоговый интерфейс, а также список всех ключевых переменных, используемых в программе, и назначение каждой из них. Необходимо также отметить о совместимости полученной программы с различными ОС и дополнительных ресурсах, которые необходимы для ее функционирования.
Требования, предъявляемые к программе:
программа должна иметь интуитивно-понятный интерфейс
программа должна обучаться по внешним входным табличным данным, представленным в виде базы данных
перед обучением должна осуществляться настройка и коррекция параметров, влияющих на сам процесс обучения
для визуализации процесса и результатов обучения, необходимо осуществить экранный вывод текущих значений
осуществить вывод графика, который позволяет в наглядной форме следить за динамикой обучения, а при его завершении – судить о сходимости входной и целевой функций.
Далее следует процесс отладки и моделирования. Здесь необходимо провести исследование работы сети (как изменяются результаты машинного эксперимента в зависимости от выбранных параметров обучения), сравнить полученные результаты и сделать соответствующие выводы. Также необходимо подать множество тестовых образов с целью проверки работы обученной сети.
После программной части следует экономическая часть. Как уже отмечалось выше, экономическая область, в рамках данного проекта, является первостепенной областью применения создаваемой системы. Здесь будут приведены основы фундаментального и технического анализа применительно к Международной Валютной Бирже, описаны методы экономического прогнозирования временных серий котировок различных валют и экономических индексов с использованием различных индикаторов.
Последний раздел посвящен безопасности. Так как разрабатывается программная система, которая непосредственно связана с работой за персональным компьютером, в данном разделе предлагается рассмотреть вопросы техники безопасности и охраны труда при работе с вычислительной техникой.