Giáo trình mạng _Chương 4

Chia sẻ: Trần Huyền My | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:18

Thêm vào BST

Báo xấu

140
lượt xem 44
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương trình Neural network fof application ứng dụng dự báo phụ tải, được lập trình trên Visual Basic 6.0 có giao diện được hỗ trợ hai ngôn ngữ Việt và Anh thông qua sự lựa chọn option button.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giáo trình mạng _Chương 4

Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Chöông 4: GIÔÙI THIEÄU CHÖÔNG TRÌNH NEURAL NETWORK Chöông trình Neural Network for Application öùng duïng ñeå döï baùo phuï taûi, ñöôïc laäp trình treân Visual Basic 6.0 coù giao dieän ñöôïc hoã trôï hai ngoân ngöõ Vieät vaø Anh thoâng qua söï löïa choïn Option button. Chöông trình öùng duïng ñeå huaán luyeän maïng MultiLayer Perceptrons vôùi giaûi thuaät truyeàn ngöôïc sai soá (Back Propagation). Ñaây laø moät chöông trình toång quaùt cho vieäc huaán luyeän maïng ñaëc bieät ñoái vôùi maïng Multilayer Perceptrons theo hai phöông phaùp: Töông quan vaø Chuoãi thôøi gian. Chöông trình hoã trôï cho ngöôøi duøng coù theå taïo cho mình moät maïng Neural baát kyø vôùi caùc thoâng soá toång quaùt. Noäi dung chi tieát töøng phaàn ñöôïc trình baøy döôùi ñaây. Sau khi khôûi ñoäng xong cöûa soå chöông trình seõ xuaát hieän: Nhöõng thoâng soá coù saün trong cöûa soå laø maëc ñònh, tuy nhieân ñeå coù theå huaán luyeän ñöôïc maïng thì ta phaûi nhaäp ñuû thoâng soá. Treân thanh Toolbar baïn Click chuoät vaøo Button Load Data ñeå baét ñaàu quaù trình nhaäp döõ lieäu. I. NHAÄP DÖÕ LIEÄU: Döõ lieäu nhaäp vaøo chöông trình coù hai caùch: Nhaäp tröïc tieáp töø chöông trình hoaëc load töø File coù saün treân ñóa. Ñoái vôùi döõ lieäu töø File, baïn coù theå bieân soaïn ôû baát kì chöông trình naøo nhöng phaûi löu laïi ôû daïng File Text vaø coù ñuoâi laø ". data" vì chöông trình chæ ñoïc ñöôïc nhöõng File naøy maø thoâi. Trong phaàn naøy goàm coù nhöõng muïc sau: - 58 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network I.1. Caáu truùc maïng ( structure of Network): ♦Caáu truùc maïng Neural bao goàm soá lôùp Neural, soá Neural trong moät lôùp keå caû lôùp ñaàu vaøo vaø ñaàu ra. Tröôùc khi löïa choïn caáu truùc maïng Neural ta phaûi bieát ñöôïc döõ lieäu caàn huaán luyeän bôûi vì soá Neural lôùp ñaàu vaøo phuï thuoäc chaët cheõ vaøo caáu truùc döõ lieäu. Giaû söû döõ lieäu caàn huaán luyeän laø caùc giôø trong ngaøy, ñeå tính giôø thöù t cuûa ngaøy n ( kí hieäu X(n,t) ) thì baét buoät coù caùc thoâng soá X(n-1,t), X(n- 2,t),…X(n-7,t). Khi ñoù soá Neural lôùp ñaàu vaøo laø 7+m ( 0 ≤ m ≤ 23). Chöông trình seõ töï ñoäng tính m vaø caäp nhaät theâm caùc döõ lieäu X(n,t-m). Ví duï:Neáu baïn nhaäp soá Neural lôùp ñaàu vaøo laø 15 (m=8) thì thoâng soá ñaàu vaøo cuûa maïng laø: X(n-1,t), X(n-2,t),…,X(n-7,t), X(n,t-1), X(n,t-2),…,X(n,t-8). +Baïn coù theå nhaäp tröïc tieáp töø øchöông trình baèng caùch click chuoät töø 2 hoäp ComboBox. Sau khi nhaäp xong chöông trình seõ thoâng baùo: neáu ñoàng yù thì choïn Yes, neáu khoâng thì choïn No luùc naøy chöông trình seõ cho pheùp baïn nhaäp laïi töø ñaàu. Click chuoät vaøo nuùt Reset ñeå nhaäp laïi döõ lieäu. +Baïn cuõng coù theå nhaäp baèng caùch load töø file coù saün treân ñóa noäi dung file phaûi ñöôïc trình baøy nhö sau: Moãi doøng laø moät thoâng soá, öùng vôùi soá Neural trong moät lôùp, doøng ñaàu tieân laø soá Neural lôùp ñaàu vaøo, vaø doøng cuoái cuøng laø soá Neural lôùp ñaàu ra. - 59 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Khi choïn maëc ñònh (Default) thì caáu truùc maïng seõ laø: 12 x 12 x 12 x 1 ♦Ñeå huaán luyeän vôùi Bias thì choïn vaøo hoäp kieåm: Huaán luyeän vôùi Bias, chöông trình seõ cho pheùp nhaäp Bias. ♦Chöông trình naøy cho pheùp huaán luyeän maïng theo 2 phöông phaùp: Töông quan vaø Thôøi gian, neáu muoán huaán luyeän theo phöông phaùp naøo thì löïa choïn treân option button. Caùc nuùt leänh ôû ñaây duøng ñeå load döõ lieäu töø file , Nhaäp laïi ( Reset) , Löu döõ lieäu vöøa nhaäp ( Save) , vaø trôï giuùp ( Help) . Sau khi nhaäp xong nhöng thoâng soá caàn thieát choïn Next I.2. Döõ lieäu ñaàu vaøo ( Input Data): Ñeå nhaäp döõ lieäu ñaàu vaøo cuõng coù 2 caùch: Tröïc tieáp töø chöông trình vaø load töø file +Nhaäp tröïc tieáp töø chöông trình: Ñoái vôùi 2 thoâng soá Soá maãu döõ lieäu huaán luyeän vaø Soá phaàn töû trong 1 moät maãu chöông trình maëc ñònh choïn treân hai hoäp ComboBox, sau khi daõ choïn ñuû hai thoâng soá naøy, chöông trình seõ töï ñoäng chuyeån ñeán muïc nhaäp giaù trò cho caùc phaàn töû trong Textbox. ÔÛ ñaây, khi nhaäp giaù trò cuûa moät phaàn töû xong thì nhaán phím Eânter, chöông trình töï ñoäng chuyeån qua phaàn töû khaùc cho ñeán khi chöông trình seõ thoâng baùo laø ñaõ nhaäp xong. - 60 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Choïn Yes neáu chaáp nhaän thoâng soá vöøa nhaäp, choïn No neáu muoán nhaäp laïi döõ lieäu. Choïn Reset ñeå nhaäp laïi döõ lieäu. Ñeå löu laïi döõ lieäu vöøa nhaäp ,Click chuoät vaøo nuùt cöõa soå löu döõ lieäu seõ hieän ra, sau ñoù ñaët teân cho file döõ lieäu vaø choïn Yes ñeå keát thuùc löu döõ lieäu. +Load töø file coù saün treân ñóa: Click chuoät vaøo nuùt "Input" , cöûa soå nhaäp döõ lieäu seõ hieän leân. Sau khi choïn thoâng soá caàn thieát thì cöõa soå nhö hình döôùi ( döõ lieäu töø ngaøy 3/9/2003 - 7/10/2003 - TpHCM - Baûng 1- phuï luïc 2). Choïn OK ñeå keát thuùc vieäc load file Data. - 61 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Döõ lieäu treân file ñöôïc trình baøy theo daïng ma traän, ôû haøng ñaàu tieân baïn phaûi nhaäp töông öùng vôùi maãu döõ lieäu ñaàu tieân, haøng cuoái cuøng öùng vôùi maãu cuoái cuøng. Neáu trong moät maãu coù nhieàu phaàn töû thì caùc phaàn töû naøy phaûi caùch nhau ít nhaát moät khoaûng traéng hay Tab ( Baûng 1- phuï luïc 2). * Kieåu döõ lieäu: Ñaây laø thoâng soá chæ caàn thieát khi choïn huaán luyeän theo phöông phaùp Chuoãi thôøi gian. Neáu choïn huaán luyeän theo phöông phaùp töông quan thì taát caû caùc thoâng soá naøy seõ bò khoaù. ÖÙng vôùi moãi kieåu döõ lieäu khaùc nhau thì ta caàn soá maãu caàn thieát ñeå döï baùo cho maãu keá tieáp cuõng khaùc nhau. Cuï theå theo baûng sau: +Caùc giôø trong ngaøy: 7 +Caùc ngaøy trong tuaàn: 4 +Caùc thaùng, quyù trong naêm: 3 +Caùc naêm:= Soá Neural lôùp ñaàu vaøo Döõ lieäu khaùc : Chöông trình cho pheùp choïn soá maãu theo yù muoán. Ñaây laø thoâng soá raát quan troïng trong vieäc döï baùo theo phöông phaùp chuoãi thôøi gian, noù quyeát ñònh tôùi keát quaû cuûa moâ hình. Chöông trình coù theå seõ baùo loãi neáu khoâng choïn chöùc naêng naøy. Döõ lieäu ñaàu vaøo maïng Neural phaûi ñöôïc bieán ñoåi sao cho taát caû caùc phaàn töû ñeàu nhoû hôn 1( Chia cho moät heä soá naøo ñoù chaúng haïng). Tuy nhieân baïn chæ caàn nhaäp vaøo döõ lieäu thöïc, vieäc bieán ñoåi seõ do chöông trình töï ñoäng thöïc hieän. Choïn Next ñeå tieáp tuïc nhaäp thoâng soá tieáp theo I.3. Döõ lieäu ñaàu ra ( Output Data ): Ñaây laø muïc chæ daønh rieâng cho huaán luyeän töông quan, caùch nhaäp döõ lieäu töông töï nhö nhaäp döõ lieäu ñaàu vaøo. I.4. Troïng soá vaø Bias ( Weights and Bias ): - 62 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Ñaây laø thoâng soá phuï thuoäc hoaøn toaøn vaøo caáu truùc maïng, chöông trình chæ cho pheùp nhaäp caùc thoâng soá naøy sau khi ñaõ nhaäp ñaày ñuû caùc thoâng soá trong phaàn caáu truùc maïng. Ñeå nhaäp troïng soá vaø Bias thì chöông trình seõ cung caáp 3 caùch nhaäp khaùc nhau: +Nhaäp tröïc tieáp töø oâ TextBox: Di chuyeån chuoät vaøo oâ TextBox, chöông trình seõ yeâu caàu nhaäp töøng thoâng soá cho ñeán khi keát thuùc. ÔÛ ñaây vieäc keát thuùc moät thoâng soá baèng phím Enter. +Nhaäp töø file coù saün: cuõng töông töï nhö nhö ñoái vôùi thoâng soá ñaàu vaøo X, döõ lieäu treân file phaûi ñöôïc bieân soaïn theo haøng, moãi haøng laø moät thoâng soá cuûa ma traän W hay B. +Maëc ñònh töø chöông trình: Ñaây laø caùch toát nhaát vaø nhanh nhaát, baïn chæ vieäc ñaùnh daáu vaøo hoäp kieåm maëc ñònh ( default). Chöông trình seõ töï ñoäng khôûi ñoâng ngaãu nhieân moät boä trong soá baát kì vaø taát caû Bias laø 1. * Khi chöa choïn caáu truùc maïng chöông trình seõ baùo loãi vaø buoät quay veà nhaäp caáu truùc maïng. * Chöông trình chæ cho pheùp nhaäp Bias khi trong phaàn caáu truùc maïng baïn choïn huaán luyeän maïng vôùi Bias !. I.5. Haøm truyeàn ( Transfer function): - 63 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Tuøy theo nhöõng döõ lieäu maø ta choïn haøm truyeàn cho thích hôïp. ÔÛ phaàn naøy chöông trình khoâng baét buoät choïn haøm truyeàn. Maëc ñònh cuûa chöông trình laø haøm Tansig cho taát caû lôùp aån vaø Purelin cho lôùp ñaàu ra ( lôùp ñaàu vaøo khoâng caàn haøm truyeàn). Neáu khoâng choïn chöùc naêng naøy thì chöông trình töï ñoäng laáy giaù trò maëc ñònh. Neáu caàn choïn haøm truyeàn baïn ñaùnh daáu vaøo hoäp kieåm choïn haøm truyeàn cho töøng lôùp, chöông trình seõ yeàu caàu choïn haøm truyeàn cho töøng lôùp moät. Choïn haøm truyeàn treân Option button, sau ñoù choïn Next ñeå tieáp tuïc choïn cho lôùp khaùc. Cho ñeán khi chöông trình thoâng baùo laø ñaõ choïn xong. - 64 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Ñeå choïn laïi Click chuoät vaøo nuùt Reset , vaø choïn laïi töø ñaàu. Sau khi ñaõ nhaäp ñaày ñuû caùc thoâng soá caàn thieát choïn Finish ñeå keát thuùc vieäc nhaäp döõ lieäu. Khi ñoù chöông trình seõ kieåm tra vaø thoâng baùo cho baïn bieát maïng ñaõ saün saøng hay chöa. Luùc naøy chaéc chaén ít nhaát moät thoâng soá chöa ñöôïc nhaäp, maïng khoâng ñöôïc khôûi ñoäng vaø dó nhieân khoâng cho pheùp huaán luyeän. Choïn Yes ñeå thoaùt khoûi cöûa soå nhaäp lieäu, choïn No ñeå tieáp tuïc vieäc nhaäp döõ lieäu. Neáu thoâng soá ñaõ ñaày ñuû: Choïn Yes ñeå thoaùt khoûi cöûa soå nhaäp lieäu, chöông trình seõ quay veà cöûa soå chính cuûa chöông trình. II. HUAÁN LUYEÄN MAÏNG: Treân cöûa soå chính coù caùc muïc sau: • Sai soá cho pheùp (Enable Error): Thoâng soá naøy ñöôïc nhaäp tröïc tieáp töø baøn phím vaø coù theå thay ñoåi ñöôïc trong quaù trình huaán luyeän, tuøy möùc yeâu caàu khaùc nhau. Neáu khoâng nhaäp giaù trò naøy thì chöông trình seõ töï ñoäng gaùn 0.001 •Toác ñoä daïy (Training speech): Cuõng nhö vôùi Enable error, thoâng soá naøy cuõng ñöôïc nhaäp töø baøn phím vaø coù theå thay ñoåi ñöôïc. Neáu khoâng nhaäp giaù trò naøy thì chöông trình seõ töï ñoäng gaùn 0.3. • Soá laàn laëp cho pheùp (Number of Enable loop): Ñaây laø moät thoâng soá raát quan troïng ñoái vôùi vieäc huaán luyeän. Noù giôùi haïn soá laàn laëp cuûa vieäc huaán luyeän, khoâng cho quaù trình laëp ñeán voâ haïn khi chöa tìm ñöôïc sai soá yeâu caàu. Neáu cho chaïy chöông trình maø thoâng soá naøy chöa ñöôïc xaùc ñònh thì chöông trình seõ baùo loãi buoäc phaûi nhaäp giaù trò soá laàn laëp roài môùi ñöôïc pheùp tieáp tuïc. - 65 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Sau khi nhaäp xong, Click chuoät vaøo Button Train ñeå baét ñaàu quaù trình huaán luyeän. Choïn Yes ñeå baét ñaàu. Muoán xoùa thoâng soá ñeå huaán luyeän maïng môùi, Click "Refresh" III. KEÁT QUAÛ HUAÁN LUYEÄN VAØ QUAÙ TRÌNH DÖÏ BAÙO: III.1 Keát quaû huaán luyeän: • Sai soá ñaït ñöôïc (Sqrared Error): Ñaây laø sai soá ñaït ñöôïc khi döøng quaù trình huaán luyeän. Tuyø tröôøng hôïp maø giaù trò naøy coù theå nhoû hôn sai soá cho pheùp hoaëc lôùn hôn sai soá cho pheùp. +Neáu sai soá ñaït ñöôïc nhoû hôn sai soá cho pheùp nghóa laø ñaõ ñaït yeâu caàu: Luùc naøy baïn coù theå thay ñoåi sai soá cho pheùp veà giaù trò nhoû hôn ñeå tieáp tuïc huaán luyeän. Click ñeå daïy maïng vôùi sai soá môùi. + Neáu sai soá ñaït ñöôïc lôùn hôn sai soá cho pheùp nghóa laø chöa ñaït yeâu caàu - 66 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Choïn No neáu muoán döøng quaù trình huaán luyeän. • Soá laàn ñaõ laëp (Number of Training Loop): Thoâng soá naøy baùo cho baïn bieát vôùi giaù trò sai soá tìm ñöôïc (Squared error) thì chöông trình ñaõ traûi qua bao nhieâu laàn laëp. • Troïng soá ( Weights): Sau khi huaán luyeän xong ( ñaït yeâu caàu vaø khoâng ñaït yeâu caàu) chöông trình cho pheùp xem troïng soá. Click chuoät vaøo nuùt leänh "Troïng Soá" ( Weights) ( hoaëc Option\ Display W) ñeå xem ma traän troïng soá vöøa tìm ñöôïc. Neáu muoán löu boä troïng soá vöøa tìm ñöôïc, choïn Save treân thanh Toolbar ( hay töø cöûa soå chính choïn File\ Save W). • Bias: Neáu huaán luyeän maïng vôùi Bias thì vieäc xem vaø löu boä Bias töông töï nhö ñoái vôùi boä troïng soá. • Ñoà thò huaán luyeän: Sau khi döøng quaù trình huaán luyeän, chöông trình môùi cho pheùp xem ñoà thò. Treân thanh Toolbar, Click chuoät vaøo bieåu töôïng ñeå xem ñoà thò. Treân cöûa soå xem ñoà thò, coù 3 daïng ñoà thò vaø ñöôïc choïn ôû Option Button, Click chuoät vaøo nuùt leänh "Start" ñeå veõ ñoà thò vaø nuùt "Pause" ñeå ngöøng quaù trình veõ +Ñoà thò sai soá: Trong moãi laàn laëp, chöông trình seõ töï ñoäng ghi laïi sai soá vaø sau ñoù theå hieän laïi ôû daïng ñoà thò. - 67 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Iocomp Evaluation Ñoà thò sai soá Training Error Plot 300 Enable Error Plot Scale 10000:1 250 200 150 100 50 0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 +Ñoà thò quaù trình huaán luyeän: Bieåu dieãn giaù trò thöïc teá vaø giaù trò huaán luyeän ñöôïc ( giaù trò ñaàu ra tính ñöôïc ôû böôùc cuoái cuøng) Iocomp Evaluation Ñoà thò quaù trình huaán luyeän 2000 Training Plot Reality Plot Scale 1:1 1500 1000 500 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 + Ñoà thò sai soá thöïc teá: Laø giaù trò sai soá phaàn traêm giöõa giaù trò huaán luyeän so vôùiø giaù trò thöïc - 68 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Iocomp Evaluation Ñoà thò sai soá thöïc teá Reality Error Plot (%) 010. Enable Error (%) Enable Error (%) 50 0 -5.0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 •Kieåm tra maïng ( Test Network) Ñeå bieát ñöôïc keát quaû huaán luyeän ngoaøi vieäc xem ñoà thò, chöông trình coøn coù moät caùch xem tröïc quan hôn. Treân cöûa soå chính cuûa chöông trình click chuoät vaøo nuùt leänh "Kieåm tra" ( Test Network). Cöûa soå nhö hình döôùi hieän ra. Click chuoät vaøo nuùt leänh "Test" treân thanh Toolbar ñeå kieåm tra: - 69 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Trong ñoù: +Coät ñaàu tieân laø soá lieäu maø maïng Neural tính ñöôïc. +Coät thöù 2 laø soá lieäu thöïc teá +Coät thöù 3 laø sai soá (%) giöõa thöïc teá vaø tính ñöôïc. Neáu maïng ñaõ ñaùp öùng yeâu caàu ( Sai soá ñuû nhoû) thì ta coù theå döï baùo ñöôïc vôùi thoâng soá naøy. Coøn neáu khoâng coù theå quay veà tieáp tuïc huaán luyeän. III.2. Döï baùo: Sau khi huaán luyeän xong ( ñaït yeâu caàu hay khoâng ñaït yeâu caàu) chöông trình cuõng cho pheùp döï baùo. Trong phaàn döï baùo coù hai caùch döï baùo sau: III.2.1. Döï baùo vôùi thoâng soá vöøa huaán luyeän: Sau khi ñaõ ngöøng quaù trình huaán luyeän ( keå caû khoâng ñaït yeâu caàu), chöông trình ñeàu cho pheùp döï baùo vôùi caùc thoâng soá naøy. Treân cöûa soå chính cuûa chöông trình click chuoät vaøo nuùt leänh "Forecast" treân thanh Toolbar ( Neáu baïn ñang kieåm tra thì Click chuoät vaøo nuùt "Next" ) cöûa soå döï baùo seõ hieän leân. +Neáu baïn huaán luyeän maïng theo phöông phaùp chuoãi thôøi gian, chöông trình seõ duøng chính chuoãi ñoù ñeå döï baùo cho nhöõng phaàn töû keá tieáp. Treân cöûa soå döï baùo Click chuoät vaøo nuùt "Forecast" treân thanh Toolbar. Giaû söû döõ lieäu huaán luyeän laø caùc giôø trong ngaøy ( Baûng 1 - phuï luïc 2), keát quaû nhö sau:( ngaøy 8/10/2003) - 70 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network Neáu muoán döï baùo cho maãu keá tieáp, Click chuoät vaøo nuùt "Next" , chöông trình seõ laáy nhöõng giaù trò vöøa döï baùo ñeå laøm ñaàu vaøo döï baùo cho maãu tieáp theo. Vieäc döï baùo seõ tieán haønh cho toái ña laø 10 maãu vì thöïc teá caùc maãu sau ñoù nöõa seõ khoâng coøn chính xaùc. Döôùi ñaây laø keát quaû cuûa 10 ngaøy sau ñoù. Click "Save" ñeå löu giaù trò döï baùo. Click "Copy" ñeå copy döõ lieäu vaøo caùc öùng duïng khaùc (Excel,..) +Neáu baïn ñang huaán luyeän maïng theo phöông phaùp Töông quan: Trong quaù trình döï baùo chöông trình yeâu caàu nhaäp thoâng soá ñaàu vaøo döï baùo, Click chuoät vaøo nuùt leänh "Input Data" ñeå load döõ lieäu döï baùo. III.2.2.Döï baùo vôùi thoâng soá coù saün: Neáu treân ñóa ñaõ coù baát kì thoâng soá naøo maø baïn ñaõ huaán luyeän tröôùc ñoù, baïn coù theå döï baùo theo phöông phaùp naøy. Luùc naøy treân thanh Toolbar nuùt leänh "Input Data" seõ saùng leân, click chuoät vaøo ñoù ñeå load döõ lieäu. Quaù trình nhaäp döõ lieäu töông töï nhö nhaäp döõ lieäu ñeå chuaån bò huaán luyeän maïng. Nhöng phaûi nhaäp hoaøn - 71 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network toaøn chính xaùc caáu truùc maïng vaø boä troïng soá, Bias (neáu coù) maø baïn ñaõ huaán luyeän tröôùc ñoù. Döï baùo cuõng gioáng nhö ñoái vôùi phaàn treân. III.2.3. Caäp nhaät döõ lieäu (Update Data): Ñaây laø muïc chæ daønh cho döï baùo theo kieåu chuoãi thôøi gian. Ñeå döï baùo cho nhöõng maãu sau, chöông trình seõ laáy nhöõng döõ lieäu ñaõ döï baùo tröôùc ñoù laøm ñaàu vaøo. Ñieàu naøy daãn ñeán sai soá lôùn. Update cho pheùp caäp nhaät döõ lieäu thöïc teá ñeå döï baùo cho maåu tieáp theo. Tröôùc khi caäp nhaät döõ lieäu chöông trình yeâu caàu soá lieäu döï baùo ñöôïc cuûa maãu ñoù ñeå so saùnh vôùi keát quaû thöïc. Neáu ñaõ coù keát quaû döï baùo, chöông trình cho pheùp caäp nhaät döõ lieäu. Click "Update" ñeå vaøo cöûa soå nhaäp lieäu. Sau khi ñaõ nhaäp xong döõ lieäu caàn caäp nhaät chöông trình seõ tính toaùn sai soá giöõa thöïc teá vaø döï baùo. Choïn "OK" ñeå caäp nhaät döõ lieäu ñeå quay veà cöûa soå döï baùo vaø döï baùo cho maãu tieáp theo. Neáu sai soá nhoû nghóa laø moâ hình phuø hôïp, choïn "No" ñeå döï baùo cho maãu keá tieáp. Ngöôïc laïi, neáu sai soá quaù lôùn nghóa laø moâ hình khoâng phuø hôïp hoaëc ñaõ laïc haäu. Luùc naøy baïn phaûi huaán luyeän laïi maïng. Neáu baïn choïn "Yes" chöông trình seõ töï ñoäng caäp nhaät thoâng soá vaø khi huaán luyeän laïi thì thoâng soá ñoù laø 1 ñaàu vaøo. - 72 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network IV. KEÁT QUAÛ DÖÏ BAÙO KHI CAÁU TRUÙC MAÏNG KHAÙC NHAU: Phaàn naøy chuùng ta xeùt ñeán keát quaû huaán luyeän vaø keát quaû döï baùo khi thay ñoåi caáu truùc maïng ( Soá lôùp Neural, soá Neural trong 1 lôùp, Bias, Haøm truyeàn,…). Döõ lieäu ôû ñaây ñöôïc cho ôû baûng 1 - phuï luïc 2 vôùi ñaàu vaøo laø 35 maãu ( töø ngaøy 3/9/2003 ñeán 7/10/2004). Toác ñoä daïy, soá laàn laëp chung cho taát caû caùc maïng laø 0.3 vaø 500 voøng. Baûng 4.2 trình baøy caùc thoâng soá cuûa maïng, keát quaû sai soá huaán luyeän vaø keát quaû döï baùo cuûa moät soá maïng. Baûng 4.2 Maïng Sai soá ñaït ñöôïc khi Sai soá döï baùo trung bình huaán luyeän caáutruùc maïng Bias Haøm truyeàn e1 e2 e3 12 x 12 x 12 x 1 khoâng tan - tan - purelin 3.4608271244E-03 1.71% 1.89% 1.98% 12 x 12 x 12 x 1 coù tan - tan- purelin 2.4995444009E-03 1.94% 2.31% 2.27% 12 x 12 x 12 x 1 coù tan - tan - tan 3.3690939364E-03 2.21% 2.47% 2.15% 12 x 36 x 1 khoâng tan - purelin 3.9246373996E-03 2.03% 2.06% 2.46% 12 x 24 x 24 x 1 khoâng tan - tan - purelin 2.5106698225E-03 1.69% 1.71% 2.12% 12 x 24 x 12 x1 khoâng tan - tan - purelin 3.2706067021E-03 1.64% 1.84% 2.01% 12 x 1 khoâng purelin 3.6276472497E-03 1.64% 1.78% 2.07% 12 x 1 coù tan 9.5917680039E-03 2.99% 3.67% 3.15% 10 x 10 x 10 x 1 khoâng tan - tan - purelin 3.6943515296E-03 1.78% 1.97% 1.88% 10 x 10 x 10 x 1 coù tan - tan - purelin 2.8135977475E-03 2.09% 2.55% 2.32% 10 x 10 x 10 x 1 khoâng tan - tan - tan 3.8160195068E-03 1.78% 2.03% 1.9% 10 x 30 x 30 x 1 khoâng Tan - tan - purelin 2.1481565532E-03 1.67% 1.74% 2.13% 10x10x10x10x 1 khoâng tan tan tan purelin 2.8749976561E-03 1.6% 1.75% 1.98% 7 x 7 x 7 x1 khoâng tan - tan - purelin 4.9930594414E-03 1.53% 1.89% 1.97% San baèng haøm muõ ( Phöông phaùp coå ñieån ) 4.2% 4.9% 4.5% Vôùi ei: sai soá döï baùo trung bình cho maãu döï baùo thöù i Keát quaû döï baùo ñöôïc cho töøng giôø ghi ôû baûng 3 - phuï luïc 2 Nhaän xeùt: -Vôùi soá laàn laëp laø 500, sai soá huaán luyeän cuûa caùc caáu truùc maïng treân laø xaáp xæ nhau. Sai soá döï baùo trung bình 1.5 ÷ 2% laø chaáp nhaän ñöôïc so vôùi yeâu caàu cuûa döï baùo ngaén haïn laø 3 ÷ 10 %. - Ñoái vôùi nhöõng daïng ñöôøng ñieàu hoøa ( Nhö trong tröôøng hôïp naøy) maïng coù Bias cho keát quaû sai soá huaán luyeän nhoû hôn nhöng sai soá döï baùo thì lôùn hôn. - 73 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network -Keát quaû döï baùo phuï thuoäc vaøo sai soá huaán luyeän, noùi chung ( khoâng phaûi laø tuyeät ñoái) sai soá huaán luyeän caøng nhoû thì keát quaû caøng chính xaùc. -Keát quaû döï baùo coøn phuï thuoäc vaøo caáu truùc maïng Neural vaø soá löôïng thoâng tin hoïc ñöôïc. Neáu soá löôïng thoâng tin hoïc ít, sai soá huaán luyeän nhoû nhöng keát quaû döï baùo chæ phuø hôïp cho maãu döï baùo ñaàu tieân, caøng veà sau sai soá döï baùo seõ caøng lôùn, bôûi vì maïng chæ hieåu ñöôïc nhöõng gì maø noù ñaõ hoïc ( maø thoâng tin hoïc thì ít) cho neân khoâng theo kòp söï bieán ñoåi trong töông lai. Neáu soá löôïng thoâng tin lôùn thì sai soá huaán luyeän seõ lôùn, nhöng keát quaû döï baùo oån ñònh vaø phuø hôïp cho nhieàu maãu sau ñoù. Vì luùc naøy thoâng tin hoïc nhieàu cho neân maïng ñaõ toång quaùt ñöôïc vaán ñeà. Ñoái vôùi vieäc döï baùo cho caùc giôø trong ngaøy thoâng tin hoïc coù theå laø 1 thaùng, 2 thaùng,… - Khaûo saùt tieáp tuïc keát quaû döï baùo cho nhöõng ngaøy sau ñoù ta thaáy maïng coù caáu truùc ñaàu tieân ( baûng 4.2) thì töông ñoái oån ñònh cho nhöõng ngaøy sau ñoù. Nhö vaäy maïng 12 x 12 x 12 x 1 vôùi haøm truyeàn töông öùng laø Tansig Tansig Purelin ( lôùp ñaàu vaøo khoâng caàn haøm truyeàn), khoâng coù bias laø maïng thích hôïp duøng ñeå döï baùo phuï taûi cho caùc giôø trong moät ngaøy. -Neáu döï baùo theo phöông phaùp coå ñieån, sai soá trung bình döï baùo cuûa nhöõng ngaøy bình thöôøng cuõng töông ñoái chính xaùc, nhöng sai soá thaønh phaàn coù khi vöôït quaù 15% . Vôùi nhöõng ngaøy baát thöôøng ( thöù 7, Chuû Nhaät) thì sai soá vöôït quaù 25% !!! Hình döôùi bieåu dieãn giaù trò thöïc vaø giaù trò döï baùo cuûa ngaøy 8, 9, 10 thaùng 10 naêm 2003 - TP HCM 1300 Thöï c teá 1200 Thöïc teá Neural 1100 San baèng 1000 900 Neural 800 700 Coå ñieån 600 0 20 40 60 80 Ñoà thò bieåu dieãn V. KEÁT LUAÄN: - Trong khoa hoïc döï baùo, maïng Neural laø giaûi phaùp hoaøn thieän vaø töông ñoái toái öu ñeå giaûi quyeát caùc maët cuûa vaán ñeà döï baùo maø phaïm vi öùng duïng laø caùc hieän töôïng kinh teá, xaõ hoäi, khoa hoïc kyõ thuaät,… Chöông trình Neural Network ñöôïc xaây döïng treân neàn taûng cuûa moâ hình hoaù thoáng keâ vaø maïng Neural. Tuy nhieân moâ hình hoaù thoáng keâ taäp trung vaøo caùc baøi toaùn tuyeán tính coøn maïng Neural ñöôïc söû duïng ñeå giaûi quyeát caùc baøi toaùn phi tuyeán (taát nhieân caû nhöõng baøi toaùn tuyeán tính). Coù theå noùi moâ hình hoaù thoáng keâ laø cô sôû vaø tieàn thaân ñeå phaùt trieån maïng Neural. - 74 -
Chöông 4:Giôùi thieäu chöông trình Neural Network -Coù raát nhieàu maïng Neural vôùi nhieàu giaûi thuaät hoïc khaùc nhau nhöng noäi dung cuûa luaän vaên chæ ñeà caäp ñeán maïng Multilayer Perceptrons vôùi giaûi thuaät söû duïng laø giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai soá (Back Propagation), ñöôïc öùng duïng ñeå huaán luyeän maïng theo hai phöông phaùp töông quan vaø chuoãi thôøi gian. -Ñeå coù ñöôïc moät keát quaû döï baùo phuø hôïp vaø khaû thi, ngöôøi söû duïng ngoaøi yeáu toá kinh nghieäm ra thì kieán thöùc khoa hoïc veà huaán luyeän maïng laø raát quan troïng. Tuyø theo moãi yeâu caàu, moãi muïc ñích döï baùo, kieåu döõ lieäu maø ta löïa choïn moät maïng Neural thích hôïp. - Qua caùc keát quaû thu ñöôïc, ta thaáy chöông trình Neural Network vôùi giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai soá tuy khoâng cho ñöôïc keát quaû toát nhö huaán luyeän vôùi MatLab nhöng ôû moät chöøng möïc naøo ñoù keát quaû huaán luyeän töø chöông trình cuõng ñaõ theå hieän ñöôïc tính chính xaùc vaø khaû thi hôn. - 75 -