МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ и НАУКИ УКРАИНЫ
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УКРАИНЫ
«КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ»
НАУЧНО-ОБУЧАЮЩИЙ КОМПЛЕКС
«ИНСТИТУТ ПРИКЛАДНОГО СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»
Курсовая роботаПо дисциплине«Основы проектирования интеллектуальных систем»
«Использование нечеткой искусственной нейронной сети
TSK (Takagi, Sugeno, Kang’a) в задаче прогнозирования валютных курсов»
Выполнил
Поляновский Н. А
група КА-55
5 курс
Принял
Зайченко Ю. П
Киев – 2009г.
Реферат
Ключевые слова: прогнозирование, нечеткая нейронная сеть, нечеткость, валютные курсы, TSK.
В данной работе рассматривается прогнозирование валютных курсов. Рассматривалась искусственная нечеткая нейронная сеть TSK. В качестве критерия правильности прогноза были выбраны средний квадрат отклонения и средняя абсолютная процентная погрешность. ННС TSKсравнивается с методом экспоненциального сглаживания и с искусственной нейронной сетью с кубическими сплайнами. Были получены результаты, которые свидетельствуют о том, что рассматриваемый искусственная нейронная сеть может быть использованы в деятельности банков и других инвесторов.
Введение
Повышение эффективности краткосрочных операций с валютой – одна из важнейших задач в деятельности банков и других инвесторов. Ежедневно (а иногда и несколько раз в день) банки продают и покупают различные валюты в значительных объемах, стремясь придать движение имеющимся в наличии свободным валютным резервам с целью избежать потерь от конъюнктурных колебаний курсов и получить дополнительную прибыль. Эффективность валютных операций существенным образом зависит он надежности прогнозов колебаний курсов валют. Именно поэтому краткосрочное прогнозирование курсов имеет большое практическое значение для оперативной деятельности банков и прочих инвесторов, а вопрос о возможности применения статистических методов для этой цели представляется актуальным.
Информация о динамике курсов национальных валют создает впечатление хаотического движения: падение и рост курсов сменяют друг друга в каком-то случайном порядке. Даже если за большой интервал времени отмечается тенденция, например, к росту, то на графике легко можно увидеть, что эта тенденция прокладывала себе путь через сложные движения временного ряда курса валюты. Направление ряда все время меняется под воздействием нерегулярных и часто неизвестных сил. Исследуемый объект в полной мере подвержен воздействию стихии мирового рынка, и точной информации о будущем движении курса нет. Необходимо сделать прогноз.
В данной курсовой работе предпринята попытка прогнозирования валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети.
Раздел 1. Область исследований
1.1 Важность задачи прогнозирования
В наше время перед человечеством стоит задача прогнозирования различных важных с точки зрения прикладной деятельности человека показателей. Эти показатели могут быть физическими, социальными и экономическими. Жизненно важным для человечества является задача своевременного прогнозирования землетрясений, цунами, повышенной солнечной активности. Не менее важной задачей прогнозирования является прогнозирование социальных показателей, таких как: численность народонаселения, уровень смертности, градация граждан по возрастному цензу в будущем. В условиях рыночной экономики для обеспечения населения необходимыми товарами и услугами, а также для обеспечения нормального функционирования экономики требуется прогнозировать следующие макроэкономические показатели: валовой внутренний продукт, валовой внутренний продукт, внешнеэкономическое торговое сальдо, курсы национальных валют.
1.2 Существующие методы прогнозирования
Одним из самых первых и распространенных методов прогнозирования является метод наименьших квадратов (МНК). В основе этого метода лежит гипотеза о том, что временной ряд имеет линейный тренд. Данное допущение в задаче краткосрочного прогнозирования валютных курсов является недопустимым.
В середине двадцатого века независимо друг от друга Браун и Холт предложили метод экспоненциального сглаживания. Суть метода состоит в том, что прогноз на следующий шаг является взвешенной суммой предыдущих, уже известных членов временного ряда. Веса при членах временного ряда экспоненциально уменьшаются со временем.
В 60-х годах двадцатого века Калманом был предложен метод фильтрации, позже названный в его честь. Суть данного метода состоит в представлении временного ряда в модели пространстве состояний [2].
Метод Группового Учета Аргументов (МГУА) разрабатывается академиком НАН Украины А.Г. Ивахненко и его школой, с 60-х годов двадцатого века, и является типичным методом индуктивного моделирования и одним из наиболее эффективных методов структурно-параметрической идентификации сложных объектов, процессов и систем по данным наблюдений в условиях неполноты информации.
Искусственные нейронные сети являются перспективным направлением в создании искусственного интеллекта и еще одним инструментом, позволяющим осуществлять прогнозирование.
Раздел 2. Описание выбранных инструментов
2.1 Общая характеристика нечетких нейронных сетей
Нечеткие искусственные нейроны, так же называемые нейронными клетками, узлами модулями, моделируют структуру и функции био
Одними из наиболее популярных услуг на рынке IT-технологий являются создание и продвижение лендингов. Они способны положительно влиять на деятельность любого бизнес-проекта в интернете. Судя по многочисленным отзывам, заказавшие создание лендингов люди ни разу не пожалели о потраченных деньгах. Они вложили в будущее, которое неразрывно связано с интернетом. Всё больше и больше предпринимателей обращаются к услугам разных агентств, веб-студий, чтобы заказать создание лендинга у профессионалов.