Комплекс моделей енергоспоживання регіонами України




Сторінка12/19
Дата конвертації31.10.2017
Розмір1,76 Mb.
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   19

Алгоритм функціонування карт (Self Organizing Maps - SOM), що самоорганізуються, є одним з варіантів кластеризації багатовимірних векторів. Процес вибору типу обробки даних зображений і задаємо, як зображено на рис. 3.20. вхідні змінні, а також їх типи.

В процесі навчання карт Кохонена на входи також подаються дані і індикатори, вказані на рис. 3.21., але при цьому мережа підстроюється під закономірності у вхідних даних, а не під еталонне значення виходу.


Рис. 3.21. Задання вхідних змінних та їх типів



Розбиваємо вихідну множину даних на навчальне і тестове (співвідношення 90% до 10%), як на рис. 3.22. Задаємо конфігурацію сітки (шестикутна), а також кількість нейронів в мережі. Для якнайкращих результатів рекомендується, щоб кількість вічок складала до 50% від об'єму даних.

Рис. 3.22. Розбиття вихідну множину на підмножини


Налагоджуємо параметри зупинки навчання (мінімальна помилка менше 0,15, кількість епох - 1000) і задаємо фіксовану кількість кластерів, рівну трьом.

Рис. 3.23. Задання параметрів навчання карт Кохонена

1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   19


База даних захищена авторським правом ©uchika.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка