1 / 22

Win2Win

Win2Win. since 2002. Dominik Olšavský – prezident firmy Ladislav Dudáš - programátor Valentín Maták - analytik Miroslav Mráz - analytik Branislav Beniskovský - webmaster Marián Ščigulinský – promo manažér. Členovia firmy. Obsah. 1. Úvod 2. Back Propagation of Error (BPE)

chastity-preston
Download Presentation

Win2Win

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Win2Win since 2002

  2. Dominik Olšavský – prezident firmy Ladislav Dudáš - programátor Valentín Maták - analytik Miroslav Mráz - analytik Branislav Beniskovský - webmaster Marián Ščigulinský – promo manažér Členovia firmy

  3. Obsah 1. Úvod 2. Back Propagation of Error (BPE) 3. Evolučné algoritmy 4. Dáta a analýza dát 5. Grafy č. 1 – 6 6. Teoretický postup experimentu 7. Popis programu 8. Výsledky 9. Budúcnosť projektu 10. Literatúra 11. Záver

  4. Úvod Úloha : predikcia záťaže energetických sieti Ako : pomocou predikcie, [y(t+1) z y(t), y(t-1), ..., y(0)] chceme vyjadriťvýstup v ďalšom kroku (vo všeobecnosti v čase t+n) na základe predchádzajúcich vstupov Čo sme použili:na predikciu BPE na navrhnutie optimálnej NNEA

  5. Back Propagation of Error(BPE) • učenie so spätným šírením chyby • Postup • na vstup privedieme signál • prešírime ho neurónovou sieťou • vypočítame deltu na výstupných neurónoch • vypočítame deltu na ostatných neurónoch • zmeníme váhy podľa delta

  6. Evolučné algoritmy (EA) • Popis funkcie EA • Inicializácia • 1.inicializácia množiny bodov • 2.vyhodnotenie množiny bodov • 2. Reprodukcia • 1.selekcia rodičov • 2.generovanie potomkov • 3. vyhodnotenie vhodnosti potomkov • 3. Náhrada populácie

  7. Dáta a analýza dát - dáta za roky 1999 - 2002 - trénovacia množina 1999 - 2001 - testovacia množina, rok 2002 - dáta za rok 2003 sa nepodarilo zohnať Príprava - analýza dát prebehla na rokoch 99-01 - normovanie dát do intervalu 0,1 - transformovanie do správneho formátu

  8. Graf č.1 Priemerne záťaže za jednotlivé dni pri 0 ºC (vidíme že pracovne dni sú si podobné,podobne vyzerajú i pri iných teplotách)

  9. Graf č.2 Záťaž pri rôznych teplotách v rovnaký deň, pričom teplota v predchádzajúci deň bola rovnaká (vidíme, že v deň s nižšou teplotou je vyššia záťaž)

  10. Graf č.3 Porovnanie sviatku a víkendu (vidíme že sviatky sa podobajú na víkendové dni, skôr na nedeľu ako sobotu)

  11. Graf č.4 Porovnanie priemerne štvrťročné a priemerné záťaže za obdobia

  12. Graf č.5 Ročné záťaže

  13. Graf č.6 Nárast medziročnej spotreby

  14. Teoreticky popis experimentu 1 Teoréma: NN s 2 skrytými vrstvami postačuje na aproximáciu akejkoľvek nelineárnej po častiach derivovateľnej funkcie - z toho sme navrhli že budeme navrhovať NN s 2 skrytými vrstvami

  15. Teoreticky popis experimentu 2 • hľadanie optimálnej topologie NN z hľadiska • počtu neurónov v skrytých vrstvách • jedinec kóduje NN na 16 bitoch • - 2 * unsigned char • prvý kóduje počet neur. v 1.skrytej vrstve • - druhy kóduje počet neur.v 2.skrytej vrstve • teda v skrytých vrstvách môže byt maximálne • 255 neurónov

  16. Teoreticky popis experimentu 3 • ak niektorá vrstva mala obsahovať 0 neurónov, • NN sme priradili fitness 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 • fitness počítaná pomocou MAPE funkcie • následné vypočítaný priemer MAPE chyb pre všetky vzorky

  17. Teoreticky popis experimentu 4 • počet učiacich cyklov cyklov pevný 2000 • - vstupy do NN kódovaných Szatmariho kódovaním • - 24 hodnôt záťaži za predchádzajúci deň • - 3 kódovanie dna (Deň-1) (Deň)(Deň+1) • - je 1 ak je to sviatok,So,Ne • - je 0 ak je to Po,Ut,St,Št,Pia • - výstupy • - 24 hodnôt záťaži v nasledujúci deň

  18. Popis programu • program je konzolová aplikácia • neurónová sieť je v DLL • evolučný algoritmus je rovnako v DLL • spojenie NN a EV je v konzolovej aplikácii • - jeden experiment trval 5 dni

  19. Výsledky Výstupom programu bolo, že najlepšia NN je pri topológii 28 - 24 - 22 - 24 - zmena gama pevná cykly: gama 500 0,8 500 0,4 500 0,2 500 0,1 - MAPE chyba na testovacej množine: 2.981%

  20. Budúcnosť projektu • z časového hľadiska sme stihli len • jeden experiment • pre dlhšie skúmanie, je potrebne vykonať • viacero experimentov s rôznymi parametrami EA • - navrhnutie i ďalších parametrov NN pomocou GA • - počet učiacich cyklov • - zmena gamy • - biasy • - zmena aktivačnej funkcie • - zmena celkovej topológie

  21. Literatúra 1. Xin Yao, Evolving Artifcial Neural Networks, School of Computer Science, The University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham B15 2TT, UNITED KINGDOM 2. I. De Falco, A. Della Cioppa, A. Iazzetta, P. Natale and E. Tarantino, Optimizing Neural Networks for Time Series Prediction, Institute for Research on Parallel Information Systems, National Research Council of Italy (CNR), Via P. Castellino 111, Naples, ITALY 3. Peter J. Angeline, Gregory M. Saunders, Jordan B. Pollack, An Evolutionary Algorithm that Constructs Recurrent Neural Networks, Laboratory for Artificial Intelligence Research, Computer and Information Science Department, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210, USA 4. Peter Eggenberger, Creation of Neural Networks Based on Developmental and Evolutionary Principles, AILab and Software Engineering, Department of Computer Science, University of Zurich, Winterthurerstrasse 190, 8057 Zurich, SWITZERLAND

  22. Záver Na záver by som sa chcel v prvom rade poďakovať Ing.D. Novotnému za jeho cenné rady a pripomienky, ďalej všetkým členom Teamu za spoluprácu a nakoniec aj Vám všetkým za Vašu pozornosť. Naša web stránka http://neuron.tuke.sk/~benikovs/w2w.swf

More Related