6. Выбор архитектуры сети.

При выборе архитектуры сети обычно опробуется несколько конфигураций с различным количеством элементов. При этом основным показателем является объем обучающего множества и обобщающая способность сети. Обычно используется алгоритм обучения Back Propagation (обратного распространения) с подтверждающим множеством.

7. Алгоритм построения классификатора на основе нейронных сетей.

1. Работа с данными

1.1. Составить базу данных из примеров, характерных для данной задачи

1.2. Разбить всю совокупность данных на два множества: обучающее и тестовое (возможно разбиение на 3 множества: обучающее, тестовое и подтверждающее).

2. Предварительная обработка

2.1. Выбрать систему признаков, характерных для данной задачи, и преобразовать данные соответствующим образом для подачи на вход сети (нормировка, стандартизация и т.д.). В результате желательно получить линейно отделяемое пространство множества образцов.

2.2. Выбрать систему кодирования выходных значений (классическое кодирование, 2 на 2 кодирование и т.д.)

3. Конструирование, обучение и оценка качества сети:

3.1. Выбрать топологию сети: количество слоев, число нейронов в слоях и т.д.

3.2. Выбрать функцию активации нейронов (например "сигмоида")

3.3. Выбрать алгоритм обучения сети

3.4. Оценить качество работы сети на основе подтверждающего множества или другому критерию, оптимизировать архитектуру (уменьшение весов, прореживание пространства признаков)

3.5. Остановится на варианте сети, который обеспечивает наилучшую способность к обобщению и оценить качество работы по тестовому множеству.

4. Использование и диагностика

4.1. Выяснить степень влияния различных факторов на принимаемое решение (эвристический подход).

4.2. Убедится, что сеть дает требуемую точность классификации (число неправильно распознанных примеров мало)

5. При необходимости вернутся на этап 2, изменив способ представления образцов или изменив базу данных.

6. Практически использовать сеть для решения задачи.

Прогнозирование объёма продаж кондитерских изделий с помощью нейронных сетей.

1. Постановка задачи

Объем продаж – один из ключевых показателей, характеризующих деятельность коммерческой фирмы. Поэтому задача прогнозирования объема продаж представляет собой большой интерес, например, для компаний, которые занимаются оптовой торговлей. Товароведам необходимо знать примерное количество продукции, которое они смогут реализовать в ближайшее время, для того, чтобы, с одной стороны, иметь достаточное количество товаров на складе, а с другой – не перегрузить склады продукцией, что особенно актуально, если продукция имеет небольшой срок хранения.

В большинстве случаев объем продаж того или иного товара поддается прогнозу. Например, многие товары продаются в соответствие с ярко выраженной сезонной составляющей, что легко определяется при помощи аналитических технологий. С их помощью можно прогнозировать объемы продаж по всем товарным позициям, что особенно актуально в случае их большого количества. При необходимости можно также учитывать и дополнительные факторы, например, рекламную компанию, конъюнктуру рынка, действия конкурентов и т.д. Комплексный учет всех факторов может значительно повысить качество прогноза.

2. Метод решения

Проиллюстрировать решение данной задачи мы сможем на примере прогнозирования объема продаж мармелада 'Лимонные дольки' на основе реальных данных компании, занимающейся оптовыми продажами кондитерских изделий. Прогнозирование объема продаж построим только на основе истории продаж по данной товарной позиции за определенный период. Эта информация собирается в базу данных, состоящую из двух колонок: дата и продажи в количественном выражении. В нашем случае история продаж разбита по неделям, соответственно, прогнозировать мы также будем на одну или несколько недель (исходные данные здесь).

Для получения качественного прогноза нам необходимо провести предварительную обработку данных при помощи программы RawData Analyzer, входящей в состав пакета Deductor. Во-первых, данные по истории продаж следует сгладить, т.к. по зашумленным данным достаточно сложно установить зависимость изменения объема продаж. После сглаживания данных при помощи вейвлетов динамика изменений определяется и прогнозируется гораздо качественнее.

Пояснение к рисунку: тёмным цветом отображены реальные данные, светлым – сглаженные.

Во-вторых, для проведения прогнозирования структуру входных данных необходимо преобразовать по специальной схеме. Для этого выбирается глубина погружения, т.е. количество временных интервалов, по которым мы будем прогнозировать следующий. Возьмем глубину погружения равной 4, т.е. прогнозирование объема продаж на следующую неделю будет осуществляться по результатам четырех предыдущих недель (исходные данные здесь). Разумеется, и глубина погружения, и горизонт прогнозирования, т.е. количество прогнозируемых показателей, подбираются отдельно в каждой конкретной задаче. Далее следует преобразовать данные по продажам к следующему виду:

Мы получаем так называемое 'скользящее окно', в котором представлены данные только за 5 недель. Первые 4 колонки – это данные за недели, на основе которых будем строить прогноз. Последняя колонка – показатель, который мы будем прогнозировать. Так как данных у нас больше, чем за 5 недель, мы можем сдвигать это окно по временной оси. Таким образом готовится обучающая выборка, и именно в таком виде представляются данные для последующего анализа.

Для решения поставленной задачи воспользуемся программой Neural Analyzer, также входящей в состав пакета Deductor. Нейронная сеть не только способна установить зависимость изменения целевой переменной, которой в данном случае является количество проданного мармелада, но и позволит прогнозировать объем продаж на несколько недель вперед. После окончания процесса обучения на графике выходов сети можно заметить, что сеть достаточно точно моделирует поведение кривой. Однако, на последних неделях ошибка заметно увеличивается, причем тенденция в конце временного отрезка – место, которое нас больше всего интересует, была неверно угадана нейросетью.