MSI – Prognozowane z wykorzystaniem SSN
1. Uczenie sieci proszę wykonać na danych z pliku prognoza-SSN.xls.
2. Do uczenia sieci należy wykorzystać 80% danych, do testowania i walidacji – po 10 %.
3. Proszę ustawić następujące parametry w programie:
· Typy sieci:
- MLP min. liczba ukrytych: 1, max. liczba ukrytych: 10;
- RBF min. liczba ukrytych: 10, max. liczba ukrytych: 20;
· Liczba sieci: uczonych – 20, zachowywanych – 5;
· Funkcje aktywacji: wszystkie.
4. Proszę opisać efekty przeprowadzonej analizy:
· Podsumowanie 5 zachowanych sieci;
· Wykres prognozy dla wszystkich sieci;
· Informacje (nazwa sieci, liczby neuronów w warstwach: wejściowej, ukrytej, wyjściowej) nt. najlepszej z uzyskanych sieci ze względu na:
- jakość uczenia;
- jakość testowania;
- jakość walidacji;
- wg wykresu prognozy;
· Wybór jednej, najlepszej sieci (uzasadnienie) oraz prognoza na styczeń 2010 r. wyznaczona na jej podstawie;
Lusienka16