Автоматизированная система прогнозирования временных рядов с использованием адаптивной нейросети на основе системы нечеткого вывода

Abstract

Целью данной работы является разработка и реализация автоматизированной системы, основанной на модели адаптивной нечеткой нейросети типа ANFIS, изучение ее возможностей при решении задачи прогнозирования временных рядов, а также выявление оптимальных параметров топологии и обучения данной сети. В качестве алгоритмов обучения модели адаптивной сети ANFIS использовались алгоритм самоорганизации C-Means, алгоритм пикового группирования, метод роя частиц, алгоритм наискорейшего спуска с обратным распространением ошибки.Тестирование сети проводилось с использованием реальных данных о ценах на нефть марки Brent и потреблении электроэнергии на железных дорогах России и СССР.Система реализована на платформе .NET Framework на языке C# в интегрированной среде разработки Microsoft Visual Studio 2010