Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Решение задач прогнозирования с применением нейросетевых технологий

  • 148 страниц
  • 2015 год
  • 325 просмотров
  • 1 покупка
Автор работы

nickolay.rud

Преподаватель IT-дисциплин

1800 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

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 выбранного 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.

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 – 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).

1. Станкевич Л.А. “Интеллектуальные технологии и представление знаний. Интеллектуальные системы:” – Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. – 79 с.
2. Вороновский Г.К., и др. “Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности” – Харьков: ОСНОВА, 1997. – 112 с.
3. Горбань А.Н., Россиев Д.А. “Нейронные сети на персональном компьютере” – Новосибирск: Наука, 1998. – 276 с.
4. Короткий С. “Нейронные сети: основные положения”, “Нейронные сети: алгоритм обратного распространения”, “Нейронные сети: обучение без учителя”, “Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга ” – материалы неопубликованных статей:
http://vt.miem.edu.ru/main/documentation/algorithm/neyron/n1.shtml
5. Ф. Уоссермен “Нейрокомпьютерная техника”, М.: Мир, 1992. – 126 с.
6. Панфилов П. “Введение в нейронные сети” – статьи, журнал «Современный трейдинг» №№ 1, 2, 3 2001г. – СПб.: Изд-во “Альпина”
7. Культин Н. “Delphi 3. Программирование на Object Pascal” – СПб.: Изд-во “BHV – Санкт-Петербург”, 1998. – 304 c.
8. Найман Э.Л. “Малая энциклопедия трейдера”. – К., “ВИРА-Р”, Изд-во “Альфа Капитал”, 1999. – 285 c.
9. А.Эрлих “Технический анализ товарных и финансовых рынков”. Изд-во “Инфра” – М., 1996. – 205 с.
10. Кисаримов Р.А., “Справочник Электрика”. – М.: ИП РадиоСофт, 1999.– 320 с.
11. Князевский Б.А. и др. Охрана труда в электро установках. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 185 с.

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Согласен с условиями политики конфиденциальности и  пользовательского соглашения

Фрагменты работ

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 выбранного 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.

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 – 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).

1. Станкевич Л.А. “Интеллектуальные технологии и представление знаний. Интеллектуальные системы:” – Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. – 79 с.
2. Вороновский Г.К., и др. “Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности” – Харьков: ОСНОВА, 1997. – 112 с.
3. Горбань А.Н., Россиев Д.А. “Нейронные сети на персональном компьютере” – Новосибирск: Наука, 1998. – 276 с.
4. Короткий С. “Нейронные сети: основные положения”, “Нейронные сети: алгоритм обратного распространения”, “Нейронные сети: обучение без учителя”, “Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга ” – материалы неопубликованных статей:
http://vt.miem.edu.ru/main/documentation/algorithm/neyron/n1.shtml
5. Ф. Уоссермен “Нейрокомпьютерная техника”, М.: Мир, 1992. – 126 с.
6. Панфилов П. “Введение в нейронные сети” – статьи, журнал «Современный трейдинг» №№ 1, 2, 3 2001г. – СПб.: Изд-во “Альпина”
7. Культин Н. “Delphi 3. Программирование на Object Pascal” – СПб.: Изд-во “BHV – Санкт-Петербург”, 1998. – 304 c.
8. Найман Э.Л. “Малая энциклопедия трейдера”. – К., “ВИРА-Р”, Изд-во “Альфа Капитал”, 1999. – 285 c.
9. А.Эрлих “Технический анализ товарных и финансовых рынков”. Изд-во “Инфра” – М., 1996. – 205 с.
10. Кисаримов Р.А., “Справочник Электрика”. – М.: ИП РадиоСофт, 1999.– 320 с.
11. Князевский Б.А. и др. Охрана труда в электро установках. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 185 с.

Купить эту работу

Решение задач прогнозирования с применением нейросетевых технологий

1800 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 3000 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

11 мая 2016 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
nickolay.rud
5
Преподаватель IT-дисциплин
Купить эту работу vs Заказать новую
1 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
1800 ₽ Цена от 3000 ₽

5 Похожих работ

Дипломная работа

Разработка инфокоммуникационной системы управления крупным радиотелескопом

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3300 ₽
Дипломная работа

Разработка комплекса рекомендаций по технической защите конфиденциальной информации хозяйствующего субъекта- мед.центра (на конкретном примере)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3300 ₽
Дипломная работа

Разработка мультисервисной сети городского микрорайона

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Дипломная работа

Разработка автоматизированной системы учета пациентов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3750 ₽
Дипломная работа

Разработка Автоматизированной Системы Ведения Электронного Архива

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽

Отзывы студентов

Отзыв михаил об авторе nickolay.rud 2014-04-27
Дипломная работа

Автор молодец выполнил работу раньше срока. Спасибо

Общая оценка 5
Отзыв Геннадий Полушкин об авторе nickolay.rud 2016-06-03
Дипломная работа

Спасибо!

Общая оценка 5
Отзыв user9445 об авторе nickolay.rud 2016-05-18
Дипломная работа

Ребята, Автор - просто бомба! Как же мне с ним повезло!!! Инициативный, грамотный, всегда на связи! Gigavector даже после окончания гарантийного срока дорабатывает расчеты к моей дипломной работе "Разработка информационной системы для объектов дорожной сети" по замечаниям моего придирчивого препода! Надеюсь на благополучную защиту!!!

Общая оценка 5
Отзыв Вера302 об авторе nickolay.rud 2017-05-24
Дипломная работа

Все отлично! Спасибо за продуктивную работу и подробные пояснения что и как!

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Рынок доступа в интернет в РФ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Готовая работа

Поэтажный план коттеджа № 9

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
200 ₽
Готовая работа

Цифровая линия передачи

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
500 ₽
Готовая работа

Курсовой проект на тему "Разработка АРМ менеджера по снабжению с использованием средств СУБД Access"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
550 ₽
Готовая работа

Разработка Android-приложения "Мобильный чат"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
600 ₽
Готовая работа

Работа с контактами и клиентской базой в системе взаимодействия с клиентами парикмахерской

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

Проектирование АС "Автокомплекс"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
900 ₽
Готовая работа

Разработка подсистемы управления файлами с непрерывным способом физической организации файла

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

Создание документа в текстовом процессоре Microsoft Office Word 2010

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
250 ₽
Готовая работа

Проектирование веб сайта (на примере CRM-системы в сфере сетевого маркетинга)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
400 ₽
Готовая работа

Курсовая работа СУБД "Создание информационной системы ресторана"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1500 ₽
Готовая работа

Информационные ресурсы Санкт-Петербургского метрополитена

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
660 ₽