Для часової послідовності 2. На	кроці	k + 1 система прогнозує
95, хоча реальне значення повинно	бути	96, на кроці k + 2 як

вхідний образ буде використовуватися образ (98, 96, 98, 96).

Як було сказано вище, результатом прогнозу НМ є клас до якого належить змінна, а не її конкретне значення. Формування класів повинно проводитися в залежності від того, які цілі прогнозування. Загальний підхід полягає в тому, що область визначення прогнозованої змінної розбивається на класи відповідно до необхідної точності прогнозування. Класи можуть представляти якісну чи чисельну сторону зміни змінної.

Постановка задачі прогнозування курсу UKB/USD

Дослідження провести на основі моделі мережі зі зворотним поширенням помилки.

Ціль експериментів - прогнозування курсу UKB/USD. Для досягнення даної мети провести дослідження впливу представлення історичних і прогнозованих даних на помилку прогнозування. Розглянути також питання впливу структури НМ на швидкість навчання мережі і помилку прогнозування. При цьому вирішити наступні задачі:

−пошук критеріїв прогнозування;

−пошук оптимального представлення історичних даних про курс;

−пошук оптимального представлення результату прогнозування;

−пошук оптимального розміру вікна;

−пошук оптимальної структури мережі.

Прогнозування курсу UKB/USD провести на основі часової послідовності щоденних даних про курс. Такий підхід до прогнозування заснований на ідеї американських економістів про те, що для прогнозування деяких економічних показників цілком достатньо дослідження історії їх зміни. Успішне застосування даного підходу іншими дослідниками для прогнозування курсів DM/USD і SUR/USD дозволяє сподіватися на успіх прогнозування UKB/USD.

Вихідними даними для експериментів узяти щоденні виміри курсу UKB/USD за річний період. Прогнозувати середнє значення курсу за день (середнє арифметичне денних курсів покупки і продажу).

Контрольні питання

1.Формалізація задачі прогнозування.

2.Метод вікон.

3.Одно та багатокрокове прогнозування.

40