Инструментарий нейронных сетей в MATLAB | Прогнозирование численности населения с помощью нейронн...

Инструментарий нейронных сетей в MATLAB | Прогнозирование численности популяции с помощью нейронной сети MATLAB Мы объясняем, как использовать инструментарий нейронных сетей в MATLAB для прогнозирования численности популяции с помощью приложения NFTool. В этом руководстве показана полная пошаговая процедура обучения модели нейронной сети на основе исторических данных о численности популяции, оценки производительности модели и повышения точности прогнозирования за счет увеличения количества обучающих выборок. Видео начинается с введения в концепцию нейронных сетей, вдохновленных биологическими нейронами, за которым следует практическая реализация в MATLAB. В качестве входных данных мы используем значения по годам, а в качестве целевых выходных данных — значения численности популяции. Затем мы обучаем модель с помощью алгоритма Левенберга-Марквардта (LM), анализируем среднеквадратичную ошибку (MSE) и проверяем модель с помощью графика регрессии и значения R². Этот учебник по MATLAB поможет вам изучить: Основы работы с Neural Network Toolbox Использование приложения для подгонки NFTool Прогнозирование численности населения с помощью нейронных сетей Обучение, валидация и тестирование в MATLAB Повышение точности прогнозирования с помощью большего количества выборок данных Параметры моделирования Модель/Приложение MaTLAB Neural Network Toolbox – Приложение для подгонки (NFTool) Входные параметры Входная переменная: Год Примеры используемых лет: 1947, 1956, 1961, 1966, 1974, 1979, 1985, 1990, 1997, 2002, 2007 и т. д. Выходные параметры Целевая переменная: Численность населения Единица измерения: Миллионы Формат данных Матричный столбцовый формат Количество выборок Начальные обучающие выборки: 22 Улучшенные обучающие выборки: 44 Конечные улучшенные обучающие выборки Примеры: 132 Разделение данных Обучающие данные: разделение по умолчанию в MATLAB Данные для валидации: разделение по умолчанию в MATLAB Тестовые данные: разделение по умолчанию в MATLAB Структура сети Входной слой: основан на одной входной переменной Нейроны скрытого слоя: 10 (по умолчанию) Выходной слой: основан на одной целевой переменной Алгоритм обучения Левенберга-Марквардта (LM) Метрики производительности Среднеквадратичная ошибка (MSE) Коэффициент регрессии (R-значение) Валидация модели График регрессии для: Обучения Валидации Тестирования Общей производительности Примеров прогнозирования Год тестирования: 1947 Год тестирования: 1990 Год тестирования: 2020 Пример прогноза на будущее: 2025 Ключевые моменты Введение в инструментарий нейронных сетей в MATLAB В видеоролике объясняется, как работает нейронная сеть MATLAB Инструментарий Network Toolbox можно использовать для подгонки данных и прогнозирования. Биологическое вдохновение нейронных сетей В нем кратко объясняется связь искусственных нейронных сетей с принципом работы биологических нейронных клеток. Использование NFTool для прогнозирования численности населения В видеоролике демонстрируется реальный пример прогнозирования численности населения с использованием исторических данных за год и данных о численности населения. Обучение модели нейронной сети Процесс включает выбор входных и целевых данных, определение скрытых нейронов и выбор алгоритма обучения. Важность R-значения и MSE В видеоролике объясняется, что R-значение, близкое к 1, указывает на лучшую производительность обучения, в то время как более низкое значение MSE указывает на меньшую ошибку прогнозирования. Влияние размера обучающей выборки Один из главных выводов заключается в том, что большее количество обучающих выборок обеспечивает лучшую точность прогнозирования. Сравнение различных наборов выборок Результаты, полученные с использованием 22, 44 и 132 выборок, сравниваются для демонстрации улучшения выходных данных модели. Пример прогнозирования численности населения Обученная модель используется для прогнозирования значений численности населения за выбранные годы и сравнения их с фактическими значениями. Ограничения прогнозирования с помощью нейронных сетей Если набор данных слишком мал, будущие прогнозы могут стать неточными или неактуальными. Практическое обучение для студентов и исследователей Этот учебник полезен для всех, кто изучает прогнозирование, подгонку функций и моделирование нейронных сетей в MATLAB. Электронная почта: support@lmssolution.net https://www.lmssolution.net.in/contact #matlabproject #projecteee #imageprocessing eee projects project eee matlab projects phd projects matlab eee projects