Существует функция, облегчающая этот процесс — Рreparets. Эта функция имеет три входных аргумента: сеть, входная последовательность и целевая последовательность. Функция возвращает начальные условия, которые необходимы для заполнения линии задержки в сети, а также измененные входные и последовательности, где были удалены начальные условия. Ее можно вызвать функцию следующим образом:[inputs, inputStates, layerStates, targets] = …preparets (net, inputSeries,{}, targetSeries);Шаг 4. Определить деление выборкиnet.divideParam.trainRatio = 70/100;net.divideParam.valRatio = 15/100;net.divideParam.testRatio = 15/100;С помощью этих установок, входные векторы и целевые векторы будут случайным образом разделены, при этом 70% используется для обучения, 15% для подтверждения и 15% для тестирования. Шаг 5. Обучение сети.
Сеть по умолчанию использует алгоритм Левенберга-Marquardt (trainlm) для обучения. Для задач, в которых Левенберга-Марквардт не дает точных результатов, как по желанию, или для больших задач данных, можно рассмотреть вопрос о создании функции сетевого обучения, например, для байесовской регуляризации (trainbr) net. trainFcn = 'trainbr';net.trainFcn = 'trainscg';Здесьиспользуется[net, tr] = train (net, inputs, targets, inputStates, layerStates);Во время обучения сети открывается окно, отражающее процесс обучения и позволяющее прервать его нажатием StopTraining (рис. 12).Рис. 12 Процесс обучения сети.
Это обучение прекращается, когда шибка проверки увеличивается в течении шести итераций. Шаг 6. Тестированиесети. После того, каксетьбыла обучена, ее можно использовать для вычислениясетевых выходов. Следующие команды вычисляютсетевыевыходы, ошибки иобщую производительность: outputs = net (inputs, inputStates, layerStates);errors = gsubtract (targets, outputs);performance = perform (net, targets, outputs) performance = 0.0042.
Шаг 7. Просмотр сетевой диаграммы: view (net)Шаг 8. Можно проследить ха процессом обучения сети на графике: figure, plotperform (tr)Этот график показывает, что обучение, проверка и ошибки тестирования уменьшались до итерации 64. Шаг 9. Можно удалить задержку сети, чтобы получить прогноз на один шаг вперед. nets = removedelay (net);nets.name = [net.name ' - Predict One Step Ahead']; view (nets)[xs, xis, ais, ts] = preparets (nets, inputSeries,{}, targetSeries);ys = nets (xs, xis, ais);earlyPredictPerformance = perform (nets, ts, ys) earlyPredictPerformance = 0.0042.
Рис. 13 Ошибки обучение, проверка и ошибки тестирования.
Из этого рисунка можно видеть, что сеть идентична предыдущей разомкнутой сети, за исключением того, что одна задержка была удалена из каждой линии задержки. Выход сети изменился: у (г + 1) вместо у (г). Иногда это может быть полезно для некоторых приложений. Каждый раз, когда нейронная сеть обучается, это может привести к другому решению из-за различных начальных весов и смещений значений и различных подразделений данных в программу подготовки, проверки и тестирования наборов. В результате, различные нейронные сети обученные на той же проблеме могут дать различные выходы для того же входа. Для того, чтобы гарантировать, что нейронная сеть будет работать с хорошей точностью ее необходимо переучить несколько раз.Рис. 14 Общий вид процесса прогнозирования временных рядов с использованием инструмента нейронных сетей в Мат.
Лаб.IV. ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ.
4.1. Обеспечение безопасности труда при работе на ПЭВМДля обеспечения безопасности при работе на компьютере и минимизации вероятности нанесения здоровью его пользователя вреда, были разработаны и сформированы определенные требования к организации рабочего места, изложенные в Сан.
Пин 2.
2.2/2.
4.1340−03 «Гигиенические требования к ПВЭМ и организации работы»:Требования к помещениям с ПЭВМ. Помещения для эксплуатации ПЭВМ должны иметь естественное и искусственное освещение. Окна в помещениях, где эксплуатируется вычислительная техника, преимущественно должны быть ориентированы на север и северо-восток и оборудованы регулируемыми устройствами типа: жалюзи, занавесы, внешние козырьки и др. Площадь на одно рабочее место пользователей ПЭВМ с должна составлять не менее 4,5 м², в помещениях с мониторами на базе плоских дискретных экранов (жидкокристаллические, плазменные).Для внутренней отделки интерьера помещений, где расположены ПЭВМ, следует применять диффузно-отражающие материалы, помогающие дополнительно усилить освещенность помещения, но в то же время, обладающие антибликовыми свойствами. Помещения должны оборудоваться системами отопления и кондиционирования воздуха или эффективной приточно-вытяжной вентиляцией, а так же обеспечивать минимальные параметры шума. Требования к микроклимату в помещениях и средства его обеспечения. В производственных помещениях, в которых работа с использованием ПЭВМ является основной и связана с нервно-эмоциональным напряжением, должны обеспечиваться оптимальные параметры микроклимата в соответствии с действующими санитарно-эпидемиологическими нормативами. Температура в помещении независимо от времени года должна поддерживаться в среднем на уровне 230 при относительной влажности воздуха 40−60%.Воздух, поступающий в рабочие помещения, должен быть очищен от загрязнений, в том числе от пыли и микроорганизмов. В помещениях должна проводиться ежедневная влажная уборка и систематическое проветривание после каждого часа работы на ПЭВМ. Для обеспечения быстрой и качественной уборки поверхность пола в помещениях должна быта, ровной, без выбоин, нескользкой и удобной для очистки.
Следует также ограничивать количество вычислительной техники в помещении и избегать напольных отопительных систем. Требования к освещению и его устройство в помещении. Для правильного освещения рабочего места, рабочий стол следует размещать таким образом, чтобы монитор был ориентирован боковой стороной к световым проемам, а естественный свет падал преимущественно слева. Искусственное освещение в помещениях должно осуществляться системой общего равномерного освещения. При этом освещение не должно создавать бликов на поверхности экрана, а освещенность поверхности экрана не должна быть более 300 лк (единиц измерения освещенности).Следует ограничивать прямую блесткость от источников освещения, при этом яркость светящихся поверхностей (окна, светильники и др.), находящихся в поле зрения, должна быть не более 200 кд/м2, а отраженная блесткость не должна превышать 40 кд/м2, чтобы не оказывать отрицательного воздействия на зрение пользователя. Яркость светильников общего освещения в зоне углов излучения от 50 до 900с вертикалью в продольной и поперечной плоскостях должна составлять не более 200 кд/м2, защитный угол светильников должен быть не менее 400. Так же следует ограничивать неравномерность распределения яркости в поле зрения пользователя ПЭВМ, при этом соотношение яркости между рабочими поверхностями не должно превышать — 5: 1. В качестве источников света при искусственном освещении следует применять преимущественно люминесцентные лампы. Применение светильников без рассеивателей и экранирующих решеток не допускается. Для обеспечения нормируемых значений освещенности в помещениях для использования ПЭВМ следует проводить чистку стекол оконных рам и светильников не реже двух раз в год и проводить своевременную замену перегоревших ламп. Требования к уровню шума на рабочем месте и средства его снижения. Основными источниками шума в помещениях, оборудованных вычислительной техникой, являются принтеры, плоттеры, множительная техника и оборудование для кондиционирования воздуха, вентиляторы систем охлаждения. Уровень шума на рабочих местах с применением ПЭВМ не должен превышать 50 дБА.
Нормируемые уровни шума обеспечиваются путем использования малошумного оборудования. Для снижения шума в помещениях вычислительных центров оборудование необходимо устанавливать на специальные фундаменты и амортизирующие прокладки, предусмотренные нормативными документами. Кроме того, необходимо использовать подвесные акустические потолки. Шумящее оборудование, уровни шума которого превышают нормированные, должно находиться вне помещения. Требования к уровню неионизирующий и ионизирующих излучений и средства защиты (Сан.
ПиН 2.
2.4. 1191−03).Временные допустимые уровни ЭМП, создаваемых ПЭВМ на рабочих местах пользователей, не должны превышать: напряженность электрического поля в диапазоне частот 5 Гц — 2 кГц — 25 В/м, от 2 кГц — 400 кГц — 2,5 В/м, плотность магнитного потока в диапазоне частот 5 Гц — 2 кГц — 25о нТл, от 2 кГц — 400 кГц — 25 нТл, напряженность электростатического поля — 15кВ/м.Оценка уровня электромагнитных полей на рабочих местах производится в случае:
ввода ПЭВМ в эксплуатацию и реорганизации рабочих мест;
проведения организационно-технических мероприятий, направленных на нормализацию электромагнитной обстановки;
аттестации рабочих мест по условиям труда. Инструментальный контроль осуществляется органами Госсанэпидемнадзор (ГСЭН) и испытательными лабораториями (центрами), аккредитованными в установленном порядке. Измерение уровней переменных и магнитных полей, статических электрических полей на рабочем месте, оборудованном ПЭВМ, производится на расстоянии 50 см. от экрана на трех уровнях, на высоте 0,5 м, 1,0 м и 1,5 м. Гигиеническая оценка результатов измерений должна осуществляться с учетом погрешности используемого средства метрологического контроля. Если на обследуемом рабочем месте, оборудованном ПЭВМ, интенсивность электрического и/или магнитного поля в диапазоне 5 — 2000.
Гц превышает требуемые значения, следует проводить измерения фоновых уровней ЭМП промышленной частоты (при выключенном оборудовании).Обеспечение защиты работающих от неблагоприятного влияния ЭМП осуществляется путем проведения организационных, инженерно-технических и лечебно-профилактических мероприятий. Организационные мероприятия, включают:
выбор рациональных режимов работы оборудования;
ремонт оборудования;
соблюдение правил безопасной эксплуатации источников ЭМП. Инженерно-технические мероприятия должны обеспечивать снижение уровней ЭМП на рабочих местах путем внедрения новых технологий и применения средств коллективной и индивидуальной защиты. Требования к организации и оборудованию рабочих мест с ПЭВМ. Схемы размещения рабочих местс персональными компьютерами должны учитывать расстояния между рабочими столами с мониторами: расстояние между боковыми поверхностями мониторов не менее 1,2 м, а расстояние между экраном монитора и тыльной частью другого монитора не менее 2,0 м. Рабочий столможет быть любой конструкции, отвечающей современным требованиям эргономики и позволяющей удобно разместить на рабочей поверхности оборудование с учетом его количества, размеров и характера выполняемой работы. При отсутствии регулировки высота стола должна быть в пределах от 680 до 800 мм. Глубина рабочей поверхности стола должна составлять 800 мм (допускаемая не менее 600 мм), ширина — соответственно 1 600 мм и 1 200 мм. Рабочая поверхность стола не должна иметь острых углов и краев, и быть матовой или полуматовой. Быстрое и точное считывание информации обеспечивается при расположении плоскости экрана ниже уровня глаз пользователя, предпочтительно перпендикулярно к нормальной линии взгляда (нормальная линия взгляда 15 градусов вниз от горизонтали).Клавиатура должна располагаться на поверхности стола на расстоянии 100−300 мм от края, обращенного к пользователю. Для обеспечения физиологически рациональной рабочей позы, создания условий для ее изменения в течение рабочего дня применяются подъемно-поворотные рабочие стулья с сиденьем и спинкой, регулируемые по высоте и углам наклона, а также расстоянию спинки от переднего края сидения. Требования к организации труда и отдыха. Режим труда и отдыха предусматривает соблюдение определенной длительности непрерывной работы на ПЭВМ и перерывов, регламентированных с учетом продолжительности рабочей смены, видов и категории трудовой деятельности. Виды трудовой деятельности на ПЭВМ разделяются на 3 группы:
группа, А — работа по считыванию информации с экрана с предварительным запросом;
группа Б — работа по вводу информации;
группа В — творческая работа в режиме диалога. Если в течение рабочей смены пользователь выполняет разные виды работ, то его деятельность относят к той группе работ, на выполнение которой тратится не менее 50% времени рабочей смены. Время регламентированных перерывов в течение рабочей смены следует устанавливать в зависимости от ее продолжительности, вида и категории трудовой деятельности Режим труда и отдыха операторов, работающих с ПЭВМ, должен быть следующим: через каждый час интенсивной работы необходимо устраивать 15 — минутный перерыв, при менее интенсивной через каждые 2 — часа.
Требования электробезопасности при работе с ПЭВМ. При работе с ПЭВМ напряжение внутри монитора достигает 25 000 В. Электрический ток таких напряжений опасен для жизни, поэтому при эксплуатации ПЭВМ должны быть соблюдены следующие требования электробезопасности:
все устройства одного ПЭВМ должны питаться от одной фазы электрической сети;
сетевое электропитание устройства должно производиться только от розеток типа «Европа» с заземленными контактами;
все электрические розетки, предназначенные для подключения к ним устройств ПЭВМ, должны иметь маркировку по напряжению;
значение номинальных напряжений сети (220В) необходимо наносить яркой краской, крупными символами (высотой не менее 50 мм) на стене или щите, возле или над розеткой;
в зависимости от схемы электрической сети, питающей ПЭВМ, заземляющие контакты розеток должны иметь соединение с контуром защитного заземления или должны быть занулены;
для отключения ПЭВМ должен использоваться отдельный щит с автоматами защиты и одним рубильником;
ремонт устройств ПЭВМ должен производиться только специалистами, имеющими квалификацию по ТБ не ниже 3.
4.2. Пожарная безопасность.
Пожарная безопасность -состояние объекта, при котором исключается возможность пожара, а в случае его возникновения предотвращается воздействие на людей опасных его факторов и обеспечивается защита материальных ценностей. Противопожарная защита — это комплекс организационных и технических мероприятий, направленных на обеспечение безопасности людей, предотвращение пожара, ограничение его распространения, а также на создание условий для успешного тушения пожара. Согласно нормам пожарной безопасности НПБ 105−95, помещения с ЭВМ и ПЭВМ относятся к категории В (пожароопасные).Наиболее вероятные классы пожаров в помещениях с ПЭВМ — «А» и «Е» (т.е. могут гореть в основном твердые вещества, горение которых сопровождается тлением — класс А; или возможны пожары, вызванные возгоранием электроустановок — класс Е).Как известно, пожар может возникнуть при взаимодействии горючих веществ, окислителя и источников зажигания. В помещениях с ПЭВМ присутствуют все три основные фактора, необходимые для возникновения пожара. Горючими компонентами являются: строительные материалы для акустической и эстетической отделки помещений, перегородки, двери, полы, перфокарты и перфоленты, изоляция кабелей и др. Источниками зажигания могут быть электрические схемы от ПЭВМ, приборы, применяемые для технического обслуживания, устройства электропитания, кондиционирования воздуха, где в результате различных нарушений образуются перегретые элементы, электрические искры и дуги, способные вызвать загорания горючих материалов. В современных ПЭВМ очень высокая плотность размещения элементов электронных схем. В непосредственной близости друг от друга располагаются соединительные провода, кабели. При протекании по ним электрического тока выделяется значительное количество теплоты. При этом возможно оплавление изоляции. Пожарная безопасность обеспечивается системой предотвращения пожара и системой пожарной защиты.
Во всех служебных помещениях обязательно должен быть «План эвакуации людей при пожаре», регламентирующий действия персонала в случае возникновения очага возгорания и указывающий места расположения пожарной техники. Помещения с ПЭВМ должны оснащаться углекислотными огнетушителями. Количество и состав огнетушителей выбирают согласно правилам пожарной безопасности в зависимости от площади защищаемого помещения и класса пожара. Согласно требованиям расстояние от возможного очага возгорания до места размещения огнетушителя не должно превышать 20 м. Дополнительно к огнетушителям на каждые 200 м² площади рекомендуется иметь: грубошерстную ткань или войлок размером не менее 1×1 м, асбестовое полотно и пожарный стенд с емкостью для песка не менее 0, 1 м³. Асбестовое полотно и войлок хранят в металлических футлярах с крышками.
Не реже одного раза в три месяца их следует просушивать и очищать от пыли.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Задача прогнозирования временных рядов актуальна и решаетсяна основании модели прогнозирования. Одним из наиболее используемыхклассов моделей прогнозирования является класс моделей на основе сетей Кохонена. Установлено, что основным недостатком данного класса является большоечисло свободных параметров, требующих определения. Определеноперспективное направление развития моделей прогнозирования, позволяющее устранить указанный недостаток. Изучены возможности прогнозирования временных рядов, идентификации модели и построения доверительногоинтервала прогнозных значений с помощью средств пакета MATLAB. Выполнена программная реализация разработанных алгоритмовсредствами математического пакета MATLAB для прогнозирования реальных данных: финансовых временных рядов на примере выборки рядов для фондового индекса DowJonesIndustrialAverage и «гринвичского» временного ряда уровня солнечных пятен.
ЛИТЕРАТУРА
Бокс Дж., Дженкинс Г. М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. 406 с. Gheyas I.A., Smith L.S. A Neural Network Approach to Time Series Forecasting // Proceedings of the World Congress on Engineering, London, 2009, Vol 2 [электронныйресурс]. P. 1292 — 1296. URL:
www.iaeng.org /publication/WCE2009/WCE2009_pp1292−1296.pdf Morariu N., Iancu E., Vlad S. A neural network model for time series forecasting // Romanian Journal of Economic Forecasting. 2009, No. 4. P. 213 — 223. Mazengia D.H. Forecasting Spot Electricity Market Prices Using Time Series Models: Thesis for the degree of Master of Science in Electric Power Engineering. G.
othenburg, Chalmers University of Technology, 2008. 89 p. Нормативные системы в прогнозировании развития предпринимательского сектора экономики / Л. И. Муратова [и др.] // Управление экономическими системами [электронный ресурс]. 2009, № 20. URL:
http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name=News&file=print&sid=145Parzen E. Long memory of statistical time series modeling // NBER-NSF Time Series Conference, USA, Davis, 2004 [электронныйресурс]. 10 p. URL:
http://www.stat.tamu.edu/~eparzen/Long%20Memory%20of%20Statistical %20Time%20Series%20Modeling.pdfФ. Уоссермен «Нейрокомпьютерная техника», М.: Мир, 1992. — 126 с. Панфилов П. «Введение в нейронные сети» — статьи, журнал «Современный трейдинг» №№ 1, 2, 3 2001г.
— СПб.: Изд-во «Альпина"Найман Э.Л. «Малая энциклопедия трейдера». — К., «ВИРА-Р», Изд-во «Альфа Капитал», 1999. — 285 c.А.Эрлих «Технический анализ товарных и финансовых рынков». Изд-во «Инфра» — М., 1996. -.
205 с. Князевский Б. А. и др. Охрана труда в электроустановках. — М.: Энергоатомиздат, 1983. -.
185 с. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2005. 736 с. A rmstrong J.S. Forecasting for Marketing // Quantitative Methods in Marketing. L ondon: InternationalThompsonBusiness Press, 1999.
P. 92 — 119. Семенов В. В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса. М.: ИПМ им.
М.В.Келдыша РАН, 2004. 44 с."Применение ИНС для создания экспертной системы диагностирования технологического оборудования" А. В. Семенченко Московский государственный строительный университет (МГСУ).
http://leonarus.com/2008/09/08/tipichnye-primery-primeneniya-nejronnyx-setej-v-menedzhmente/Галушкин А. И. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности.
Владимир Белов «О перспективах искусственного интеллекта""Нейронные сети Хопфилда» С.Короткий.
Бэстенс, Д.-Э., Ван Ден Берг, В.-М., Вуд, Д. (1997). Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.
ТВП Научное издательство. Чучуева И. А., Павлов Ю. Н. Сезонно-регрессионная модель прогнозирования в решении задачи прогнозирования цен РСВ (рынок на сутки вперед) // Энерго-Info. 2009.
№ 4. С. 46 — 49.
58. BI EnergoPrice: Прогнозирование цен на электроэнергию.// Общество с ограниченной ответственностью «BIGroupLabs» [электронный ресурс]. URL:
http://www.bi-grouplabs.ru/Rech/electricity/BI_EnergoPrice.html Берзон Н. И. Фондовый рынок: Учеб. Пособие для высш. учебн. зав. экон. профиля/ Гос. унив. — Высшая Школа Экономики. Высшая Школа менеджмента./ Н. И. Берзон, А. Ю. Аршавский, Е. А. Буянова, А. С. Красильщиков.
Под ред. Н. И. Берзона — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: ВИТА-ПРЕСС, 2009. -.
624 с.: ил. Быкадоров Р. В., Воронин С. Ю. Вероятностные методы расчета технологического процесса ткачества. Иваново, ИГТА, 2006. -.
108 с. Вилленброк Х. Тайны принятия решений// GEO, июль 2009, с. 70−87. Воробьев Н. Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков — М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985.
— 272 с. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А.
Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — Харьков: Основа, 1997. — 112 с. Евстигнеев В. Р. Прогнозирование доходности на рынке акций. -.
М.: Маросейка, 2009. — 192 с.
