206 / 320
204
Рисунок 7.5 – Проверка прямого прогнозирования на год вперед обученной ИНС
с использованием прогрева. Участок прогрева отделен от проверочного ряда
вертикальной пунктирной линией. По вертикальной оси отложены значения
среднегодового числа Вольфа (W), по горизонтальной – время в годах (белые кружки –
значения, полученные ИНС; черные кружки – реальные значения)
Во второй серии экспериментов анализировались последствия ввода
во входные величины, кроме чисел W, значений индекса SF. Для этого
использовались данные, полученные с 1947 г. Имеющаяся
последовательность данных за 52 года разделена на обучающую (32 года),
оценочную (11 лет) и тестовую (9 лет) последовательности. В связи с этим
проводился новый поиск по оптимальной архитектуре ИНС. В данном
случае обучение ИНС проводилось следующим образом. На каждом шаге
обучения приращения весов (коэффициентов связи между нейронами)
вычислялись на основе интегральной квадратичной ошибки обучения.
Затем эта ошибка сравнивалась с аналогичной на оценивающей
последовательности. В процессе обучения эти две ошибки уменьшаются
одновременно. Обучение прекращается в случае, когда ошибка обучения
перестает уменьшаться или ошибка обучения продолжает уменьшаться,
а ошибка на оценочной последовательности увеличивается. Такая
остановка обучения означает, что ИНС далее не обучается искомым
закономерностям, а начинает просто запоминать обучающую
последовательность.
При постановке этих численных экспериментов также выяснялась
зависимость эффективности предсказания от количества нейронов
скрытого слоя. Было установлено, что в данных экспериментах
оптимальное количество нейронов равно шести. В дальнейшем,
при постановке последующих экспериментов использовалось именно
такое число нейронов. Ухудшение эффективности прогноза с увеличением