Материал: 3704

16

3. Лабораторная работа № 2

«Нейросетевое прогнозирование колебаний котировок валют»

Постановка задачи

Прогнозирование каких-либо нестабильных экономических показателей сопряжено с множеством трудностей, обусловленных различными факторами. Однако краткосрочный прогноз возможен и эффективно используется в аналитической работе различных организаций. Вам предлагается составить в MS EXCEL таблицу, содержащую котировки валют за последний месяц (названия столбцов пишите английскими буквами). Последняя колонка – доллар. Особенность таблицы в том, что значения доллара США, по условию задачи, берутся с задержкой 3 дня относительно остальных валют. Сохраните таблицу в формате DBF 4, который поддерживает программа нейроимитатор. Обученная нейронная сеть сможет прогнозировать по котировкам набора валют значение курса доллара США с горизонтом прогнозирования 3 дня.

Оформите ход работы аналогично предыдущей лабораторной работе.

4. Лабораторная работа №3

«Нейросетевое распознавание сложных образов (текста)»

Часть 1

1.Запустить Microsoft Excel.

2.Оставить первую строку пустую.

3.Используя цифровую кодировку букв (А-1, Б-2, В-3, Г-4…), записать друг под другом слева направо три слова САЛЬДО, ДЕБЕТ, КРЕДИТ (код каждой буквы в отдельной ячейке), пронумеровав строки в последнем столбце.

4.Выделить полученную таблицу (в т.ч. и оставленную пустой первую строку) и сохранить в формате DBF 4. Открыть файл через программу NEURO PRO

0.25(«ФАЙЛ» – «СОЗДАТЬ» – «ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДАННЫХ»).

5.Нажать кнопку «НОВАЯ СЕТЬ» и задать выходным сигналом столбец с нумерацией строк.

6.Установить точность 0,01.

7.Нажать кнопку «СОЗДАТЬ».

8.В верхнем меню нажать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ОБУЧЕНИЕ» – после окончания обучения – «ГОТОВО».

9.Щелкнуть л.к.м. на таблице с данными.

10.Выбрать следующие пункты меню: «ТАБЛИЦА» – «ДОБАВИТЬ ЗАПИСЬ».

11.Создать новый пункт, написав цифрами любое слово с ошибкой.

12.Спрогнозировать, используя «Нейросеть» – «Тестирование».

13.Прогнозируемый параметр должен быть близким к порядковому номеру

слова.

Часть 2

1.Запустить Microsoft Excel.

17

2.Оставить первую строку пустую.

3.Используя цифровую кодировку букв (А-1, Б-2, В-3, Г-4…), написать в строку три определения (например, пороговая, линейная, сигмоидальная). В следующей строке написать другую вариацию понятий, перебрав, таким образом, все возможные варианты (должно получиться 6 строк с разными сочетаниями цифр). Пронумеровать полученные строки цифрами от 1 до 6.

4.Выделить полученную таблицу (в т.ч. и оставленную пустой первую строку) и сохранить в формате DBF 4.Открыть файл через программу NEURO PRO

0.25(«ФАЙЛ» – «СОЗДАТЬ» – «ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДАННЫХ»).

5.Нажать кнопку «НОВАЯ СЕТЬ» и задать выходным сигналом столбец с нумерацией строк.

6.Установить точность 0,01.

7.Нажать кнопку «СОЗДАТЬ».

8.В верхнем меню нажать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ОБУЧЕНИЕ» – после окончания обучения – «ГОТОВО».

9.Щелкнуть л.к.м. на таблице с данными.

10.Выбрать следующие пункты меню: «ТАБЛИЦА» – «ДОБАВИТЬ ЗАПИСЬ».

11.Добавить запись, написав три определения, в произвольном порядке допустив не более 5 ошибок (можно просто вставить 5 нулей). Оставить последнюю колонку пустой.

12.Спрогнозировать, используя «Нейросеть/Тестирование».

13.Прогнозируемый параметр должен быть близким к порядковому номеру записи, вариацию которой вы выбрали.

ПРИМЕЧАНИЕ: ВСЕ ПОЛУЧЕННЫЕ ОКНА В ПРОГРАММЕ NEIROPRO 0.25 СКОПИРОВАТЬ В MICROSOFT WORD, СОЗДАВ, ТАКИМ ОБРАЗОМ, ИТОГОВЫЙ ОТЧЕТ, К КОТОРОМУ НЕОБХОДИМО ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИИ, ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ, ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ.

Лабораторная работа №4

«Нейросетевое прогнозирование колебаний и взаимосвязи между объемами внешнеторгового оборота России со странами АТР и социальноэкономическими показателями уровня жизни населения РФ»

Постановка задачи

Прогнозирование каких-либо нестабильных экономических показателей сопряжено с множеством трудностей, обусловленных различными факторами. Однако краткосрочный прогноз возможен и эффективно используется в аналитической работе различных организаций.

Создайте в MS EXCEL таблицу, аналогичную табл. 2, содержащую показатели динамики внешнеторгового оборота Дальнего Востока с ведущими странами Азиатско-Тихоокеанского региона и социально-экономические показатели

18

уровня жизни населения России. Названия столбцов указаны английскими буквами, они означают:

DATA – годы наблюдений (1992–2002гг);

USA – динамика внешней торговли Дальнего Востока с США, млн долл.;

JAPAN – динамика внешней торговли Дальнего Востока с Японией, млн.

долл.;

CHINA – динамика внешней торговли Дальнего Востока с Китаем, млн

долл.;

DOXOD – среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб.;

MIN – величина прожиточного минимума населения, руб.;

XLEB – средняя цена хлеба и хлебопродуктов, руб. за кг.

Таблицу следует сохранить в формате DBF 4, который поддерживает программа нейроимитатор.

Ход работы

1. Запуск программного нейроимитатора «NEUROPRO 0.25». «ПУСК» – «ПРОГРАММЫ» – «NEUROPRO» – «NEUROPRO 0.25». 2. Начало работы в нейроимитаторе.

«ФАЙЛ» – «СОЗДАТЬ» – «ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДАННЫХ».

3.Открыть файл данных.

4.Щелкнуть л.к.м. на предыдущем окне (без имени).

5.Нажать кнопку «НОВАЯ СЕТЬ».

5.1. Установить входы и выходы сети:

19

– поле «XLEB» выходное, тип поля количественный, точность 0,1 (в зависимости от решаемых задач выходным полем может быть любое, при этом все остальные поля задаются как входные).

5.2.Задать структуру сети: - число слоев – 3; - число нейронов – 10;

- характеристика – 0,1.

5.3.Нажать кнопку «СОЗДАТЬ».

6.В верхнем меню нажать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ОБУЧЕНИЕ» – после окончания обучения – «ГОТОВО».

7.Определить минимальное количество нейронов для решения данной задачи.

7.1.Нажать «КОПИЯ СЕТИ».

7.2.В «СТРУКТУРЕ СЕТИ» изменить количество нейронов.

8.Прогнозирование.

8.1.Щелкнуть л.к.м. на таблице с данными.

8.2.Выбрать следующие пункты меню: «ТАБЛИЦА» – «ДОБАВИТЬ ЗАПИСЬ».

8.3.Создать новый пункт и произвольно заполнить его (перемещение между столбцами кнопкой «TAB» или «стрелка вправо», кроме колонки прогнозируемого параметра (XLEB)). В данном примере мы уменьшили внешнеторговый оборот с США, с Японией – оставили на прежнем уровне, с Китаем – увеличили, доход и прожиточный минимум также увеличили.

8.4.Щелкнуть л.к.м. на предыдущем окне (без имени).

8.5.Из верхнего меню выбрать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ТЕСТИРОВАНИЕ».

8.6.Переместиться в конец таблицы и посмотреть значение прогнозируемого параметра.

8.7.Закрыть окно тестирования.

9. Оценка сетью значимости входных сигналов.

9.1. «НЕЙРОСЕТЬ» – «ЗНАЧИМОСТЬ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ». 9.2. Выпишите самые важные с точки зрения сети и закройте окно .

10. Пользуясь полученной диаграммой значимости входных сигналов, сформулируйте в качестве вывода, какие факторы оказывают наибольшее влияние на прогнозируемый параметр.

Лабораторная работа №5

«Нейросетевое прогнозирование инвестиционного риска и потенциала регионов РФ»

Постановка задачи

Отбор объектов для инвестирования должен производиться по критерию максимум эффективности при наименьших затратах средств и времени. Основой такого выбора является оценка инвестиционной привлекательности регионов. Инвестиционная привлекательность региона представляет собой систему или сочетание различных объективных признаков, средств, возможностей, обуславливающих в совокупности потенциальный платежеспособный спрос на инвести-

20

ции в данный регион. Критериями для ее оценки являются оценка уровня экономического развития региона; оценка уровня инвестиционной инфраструктуры в регионе; демографическая характеристика региона; оценка уровня развития рыночных отношений; оценка степени безопасности инвестиционной деятельности в регионе. Но главными составляющими инвестиционной привлекательности являются инвестиционный потенциал и инвестиционный риск изучаемого региона. Социально-экономические процессы в России протекают настолько бурно, что оценить инвестиционную привлекательность отдельного региона по какомулибо одному показателю затруднительно. Картина в плоскости риск-потенциал более информативна. С одной стороны, она позволяет оценить масштабы бизнеса, к которым готов регион; с другой – насколько рискованно этот бизнес разворачивать.

Так как данная тема является актуальной в настоящее время, возникает необходимость в создании нейросетевой модели, применение которой давало бы возможность потенциальному инвестору самостоятельно проводить анализ интересующей его составляющей инвестиционной привлекательности и оценивать влияние на нее отдельного фактора.

В данной работе предлагается проанализировать влияние на инвестиционный потенциал и риск демографической характеристики региона. Для построения этой модели и её применения использовались результаты переписи населения РФ 2002 и рейтинги российских регионов, составленные агентством «Эксперт»2002». Расшифровка приводится в табл. 3.

Обученные соответствующим образом искусственные нейронные сети смогут прогнозировать инвестиционный потенциал и риск для определенного региона.

Ход работы

1. Запуск программного нейроимитатора «NEUROPRO 0.25».

«ПУСК» – «ПРОГРАММЫ» – «NEUROPRO» – «NEUROPRO 0.25».

2. Начало работы в нейроимитаторе.

«ФАЙЛ» – «СОЗДАТЬ» – «ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДАННЫХ». 2.1. Открыть файл данных Книга 3.dbf .

3.Щелкнуть л.к.м. на предыдущем окне (Без имени).

4.Нажать кнопку «НОВАЯ СЕТЬ».

5.Установить входы и выходы сети: поле «INDEX RISK» выходное, тип поля количественный, точность 0,4.

6.Задать структуру сети: 6 слоев, 18 нейронов в слое, характеристика – 0,1.

7.Нажать кнопку «СОЗДАТЬ».

8.В верхнем меню нажать «НЕЙРОСЕТЬ» – «ОБУЧЕНИЕ» – после окончания обучения – «ГОТОВО».

9.Определить минимальное количество нейронов для решения данной задачи.

9.1.Нажать «КОПИЯ СЕТИ».

9.2.В «СТРУКТУРЕ СЕТИ» изменить количество нейронов.

10.П Р О Г Н О З И Р О В А Н И Е.

10.1. Щелкнуть л.к.м. на таблице с данными.