Результаты моделирования
Каждый из экспериментов состоял из несколько этапов: 1. Формирование обучающей выборки. На этом этапе определялся вид представления исторических и прогнозируемых данных, осуществлялось формирование блока представительских (обучающих) выборок. 2. Обучение нейронной сети с использованием сформированного на первом этапе блока обучающих выборок. Качество обучения характеризовалось ошибкой обучения, определяемой как суммарное квадратичное отклонение значений на выходах нейронной сети в обучающей выборке от реальных значений, полученных на выходах нейронной сети. Критерий прекращения обучения – 600 итераций или уменьшение ошибки на выходах сети на два порядка, по сравнению с первичной ошибкой. В том случае, если при описании опыта не указано, что произошло снижение ошибки на два порядка, обучение останавливается по первому критерию. 3. Третий этап – тестирование нейронной сети. Определяется качество прогнозирования при подаче на вход 4,0-5,0 % наборов из обучающей выборки. Эксперимент является успешным, если относительная достоверность не менее 80,0 %. 4. На четвертом этапе осуществляется пробное прогнозирование. На входе нейронной сети – наборы, которые не были внесены в обучающую выборку, но результат по которым (прогноз) известен. Полученные результаты приведены ниже (рисунок 6.1, таблица 6.3).
Рисунок 5.1 – Результат прогнозирования
Таблица 5.3 – Результаты поиска оптимальных нейросетевых структур при проведении исследования
Таблица 5.4 – Результаты прогноза пяти наилучших сетей
В результате получили 5 обученных сетей с определенной архитектурой (таблица 5.3) которые могут прогнозировать оценку рыночной стоимости недвижимости (рисунок 5.1) при 13-ти входах исключительно по историческим данным изменения стоимости. Как видим, коэффициент корреляции примерно одинаков для всех пяти сетей, что говорит о малой точности прогноза. По результатам опыта можно сказать, что все сети справились с поставленной задачей одинаково. Однако на некоторых значениях выхода радиально-базисная сеть имеет значительные отклонения от ожидаемого значения. Таблица 5.5 - Ошибки регрессии исходного ряда и ряда, построенного выбранной сетью
ВЫВОДЫ
Искусственные нейронные сети получили наибольшее распространение в области прогнозирования динамических показателей, они успешно применяются для решения целых классов экономических задач. Вместе с тем, для многих областей изучение возможностей применения ИНС находится в экспериментальной стадии. Нейросетевые технологии не должны рассматриваться как универсальное средство решения всех интеллектуальных задач. Их применение оправдано в тех областях, в которых существует значительное число однотипных примеров, отражающих скрытые взаимосвязи. Нейросетевые технологии в отличие от экспертных систем предназначены для решения плохо формализованных задач. Такого рода технологии используются для распознавания каких-либо событий или предметов. С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов. Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, например экспертных, состоит в том, что они не требуют программирования. Они сами настраиваются, т.е. обучаются тому, что требуется пользователю. В данной работе также были рассмотрены подходы к выбору метода прогнозирования стоимости жилой недвижимости. С учётом большого количества ценообразующих факторов, их сложной структуры, а также нелинейной зависимости между ценами и влияющими факторами, в качестве метода моделирования были выбраны нейронные сети. Настройка моделей на основе базы данных по сделкам с недвижимостью показала, что наилучшее качество показывает обобщённо-регрессионная нейронная сеть (GRNN). Этот результат согласуется с выводами работы, в которой проводится сравнение различных моделей для прогнозирования обменных курсов валют. Среднеквадратическая относительная ошибка прогноза по модели составляет 20% - это типичная точность для моделей массовой оценки. Построенная модель позволяет повысить эффективность управления комплексами недвижимости в масштабах города или крупной корпорации и сделать этот механизм более прозрачным. В то же время, существует ряд направлений совершенствования модели, прикладную ценность которых предстоит изучить в дальнейшем. Среди них можно выделить: • включение в модель временного фактора для учёта и прогнозирования трендов на рынке недвижимости; • точную географическую привязку объекта оценки путём включения в модель географических координат объекта в некоторой (например, полярной) системе; • разработку механизма интерпретации результатов и определения основных аналогов, повлиявших на результат оценки, при использовании сети МП; • поиск оптимального комбинирования сетей МП и РБФ в целях снижения общей погрешности; • обобщение результатов на другие города Украины с учётом их особенностей и создание единой системы массовой оценки недвижимости в масштабах страны. При одновременном внедрении обязательного публичного раскрытия информации о сделках по аренде и продаже, это позволит перейти к налогу на недвижимость с его рыночной стоимости. ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 1. Державний стандарт України ДСТУ 3008-95. Документація. Звіти у сфері науки і техніки. Структура і правила оформлення. – К.: Держстандарт України, 1995. 2. Руденко О.Г., Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. – Харьков: ООО «Компания СМИТ», 2005. – 408 с. 3. Бирман Э.Г. Сравнительный анализ методов прогнозирования //НТИ. Сер.2 – 1986. – №1. – С. 11–16. 4. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. – М.: Издательский дом «Дашкови К», 2000. – 308 с. 5. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ИПРЖР, 2001. – 385 с. 6. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.:СП“ПараГраф”,1990. – 159 с. 7. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели/Учебное пособие к курсу «Нейронные сети» – Воронеж: ВГУ, 1999. – 76 с. 8. Оценка недвижимости: Учебник / под ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой. – М., “Финансы и статистика”, 2002. 9. Оценка рыночной стоимости недвижимости, под общей редакцией Зарубина В.Н и Рутгайзера В.М., М.: Дело, 1998. 10. «Экономика недвижимости» под редакцией Ресина В.И. М., 1999 г. 11. «Экономика и управление недвижимостью» под общ. ред. П.Г. Грабового, М.: «АСВ» 1999. 12. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 471 с. 13. http://ru.wikipedia.org 14. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1975. 15. Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И. Диагностика и прогнозирование временных рядов многослойной радиально-базисной нейронной сети //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение»: Сб. докл., 2002. – С. 69–72. 16. Болн Б., Хуань К.Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Наука, 1979. – 348 с. 17. Голованова Н.Б., Кривов Ю.Г. Методические вопросы использования межотраслевого баланса в прогнозных расчетах//Взаимосвязи НТП и экономического развития: Сб. науч. тр./АН СССР. СО, ИЭиОПП. – Новосибирск, 1987. –С. 62–77. 18. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4: Учеб. пособие для вузов/Общая ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2001. – 256 с. 19. Мриль Н.В. Решение задачи финансового прогнозирования на основе нейронных сетей. // 14-й международный молодежный форум "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке". Сб. материалов форума. – Харьков. ХНУРЕ. – c.108.
Популярное: Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (249)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |