Prüfung von Echtzeit-Prognosesystemen - Seite 27
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Entschuldigung :-) Hier ist die Vorhersage am Anfang:
gpwr kocht Fourier offenbar anders, meine Methode hat keine Parameter.
:о)))
Und wie unterscheidet sich GRNN von Fourier? Und was ist dieses GRNN überhaupt? Ich weiß es einfach nicht. :о(
Nein, nein, nein,
Ich stelle die Prognose an den Anfang und nicht an das Ende.
Wie erhält gpwr eine weitere Zeile, wenn es keine Parameter gibt?
GRNN kann auf verschiedene Arten kodiert werden. Ich habe den einfachsten Code mit festem Sigma (Clustergröße) verwendet. Die Länge des Musters ist ein weiterer Parameter. Ich habe es anhand früherer Daten optimiert und 140 Balken erhalten. Als Input wurden Preise ohne Glättung verwendet. Übrigens, die 3. Methode (nichtlineare Autoregression) führte zu ähnlichen Ergebnissen.
Auf der Grundlage der neuen Daten ergeben sich aus diesen beiden Methoden folgende Prognosen
GRNN:
nicht-lineare AR:
grasn, GRNN ist eine Art von Nervennetz. Hier ist ein Link zur Definition. Oder hier ist es ein bisschen cleverer.
Ja, ja - habe es schon herausgefunden, danke... für die Teilnahme :o))))))
Nachtrag: Die Formulierung "fehlende Parameter" hat mich verwirrt. Jeder NS hat "immer" Parameter.
:о)))
Was ist der Unterschied zwischen GRNN und Fourier? Und was ist dieses GRNN überhaupt? Ich weiß es einfach nicht. :о(
Mathematisch gesehen ist GRNN (general regression neural network) das einfachste, aber sehr effiziente neuronale Netz, das 1991 von Specht vorgeschlagen wurde. Siehe Link hier
http://people.cecs.ucf.edu/georgiopoulos/eel6812/papers/general_regression_network.pdf
Das hat nichts mit Fourier zu tun. GRNN bezieht sich auf probabilistische neuronale Netze wie z.B. Nearest Neighbours. Er nimmt alle vergangenen Muster und berechnet den euklidischen Abstand zwischen dem aktuellen und den vergangenen Mustern wie folgt
D[n] = SUMME( (Open[i] - Open[n+i])^2, i=0...PatternLength )
Dann wird eine gewichtete Durchschnittsprognose aus den "zukünftigen" Preisen der Vergangenheit berechnet
Open[-1] = SUM( Open[n-1]*exp(D[n]/(2*Sigma), n=0...AllPastPatterns) / SUM( exp(D[n]/(2*Sigma)), n=0...AllPastPatterns)
Bei den nächsten Nachbarn wird nach der Berechnung der euklidischen Abstände zu vergangenen Mustern das nächstgelegene Muster ausgewählt und seine "zukünftigen" Werte werden als Vorhersagen für das aktuelle Muster verwendet. Dies ist die einfache Version, die selten verwendet wird. In der Regel werden die nächstgelegenen Nachbarn gefunden und deren "zukünftige" Werte gemittelt oder gewichtet, um Vorhersagen für das aktuelle Muster zu erhalten.
Ja, ich verstehe,
Nur um dasklarzustellen, die Frage wurde an neoclassic gestellt - nur um Sie an den Inhalt seines Beitrags zu erinnern:
gpwr видимо, по другому готовит Фурье, у моего метода нет параметров
Das habe ich neoclassic gefragt :o))))) Worin besteht der Unterschied, denn seine Vorhersage ähnelt ein wenig der von Fourier, wenn auch nur im Entferntesten.
an gpwr
danke für die Zusammenfassung.
zur Mathematik
Ich habe mich bereits bedankt, aber ich bin immer bereit, es zu wiederholen :o)))
Grasn, siehe "Dynamischer Extrapolator auf der Grundlage von Fourier-Transformationen".
Hier können Sie das Funktionsprinzip und den Indikator selbst sehen :-)
Grasn, siehe 'Dynamischer Extrapolator auf der Grundlage von Fourier-Transformationen'.
Hier können Sie das Prinzip der Arbeit und den Indikator selbst sehen :-)
und dann:
Es sieht so aus, als hätte GRNN den Jackpot geknackt :-)
Oder haben Sie beschlossen, dass der Tag eigentlich ein verlorener Tag sein wird, wenn Sie mich nicht unnötig verwirren? :о)))))
Ich wollte Sie keineswegs verwirren :-)
Похоже GRNN сорвала куш
Ich habe gesagt, dass die gpwr GRNN-Vorhersage die genaueste ist, und mein Bild war nur eine Folge davon.
Ich wollte Sie keineswegs verwirren :-)
Ich sagte, dass sich die Vorhersage von gpwr GRNN als die genaueste herausgestellt hat, und ich habe mein Bild nur als Folgemaßnahme zu diesem Thema gegeben.
>> Entwarnung :o))))))
PS: Mit einer Ausnahme: GRNN hat nur eine der schlechtesten Vorhersagen gemacht. Aber das ist meine Meinung, IMHO. Ich meine, das ist doch offensichtlich.