В пакете STATISTICA задача непрерывного прогнозирования представляется как задача регрессии. В контексте этой задачи нейронная сеть рассматривается как нелинейная функция, сложность которой контролируется "полупараметрически" - число элементов в сети влияет на сложность решения, но, конечно, аналитик не может видеть явный вид регрессионной функции.
Требуется построить нейронную сеть, вычисляющую выброс свинца в атмосферу в зависимости от количества и вида проезжающего транспорта. Данные хранятся в файле Свинец.xls.
Откройте файл Свинец.xls в пакете Statistica. Появится окно «Открытие файла».
Необходимо выбрать опцию «Импортировать выбранный лист» и выбрать название листа с данными:
В следующем окне необходимо указать реальные параметры данных, которые, как правило, определяются и отображаются автоматически (кроме трех последних чекбоксов).
После этого импортированные данные отобразятся в окне.
Запустите пакет анализа при помощи нейронных сетей. Для этого выберите в меню «Анализ» пункт «Нейронные сети».
после чего появится окно пакета STATISTICA Neural Networks:
Перейдите на вкладку «Быстрый», где необходимо задать тип задачи- Регрессия, и инструмент- Конструктор сетей.
Далее, нажав кнопку «ОК», вы перейдете в режим выбора выходных (зависимых) и входных (независимых) переменных. В качестве первой выбираем «Свинец», а в качестве последних – количество автомобилей всех категорий. Столбцы «№» и «Улицы» остаются неиспользуемыми.
Нажав «Ок» вы снова вернетесь на вкладку «Быстрый». Затем, снова нажав кнопку «Ок», вы переместитесь в окно формирования нейросети. На вкладке «Быстрый» необходимо выбрать тип сети- многослойный персептрон,
а на вкладке «Элементы» можно указать необходимое количество слоев, количество нейронов в каждом, а также вид функции активации:
Далее, нажав кнопку «Ок», вы переместитесь к диалогу обучения:
Здесь, нажав на кнопку «Выборки», можно задать количество обучающих, контрольных и тестовых примеров. Если задать число тестовых и контрольных примеров равными нулю, то сеть будет обучаться по всем примерам:
Вернувшись в главное окно обучения, можно, нажав на кнопку «Пользователя» и перейдя к вкладке «Интерактивный», потребовать, что бы процесс обучения отражался в виде графика:
Наконец, нажав на кнопку «Ок», вы запустите процесс обучения, результат которого отобразится на графике:
Нажав на кнопку «Ок», вы перейдете к окну результатов, где можете изучать различные характеристики созданной сети, перемещаясь по вкладкам окна:
Так, например, на вкладке «Дополнительно» существует кнопка «Архитектура сети», нажав на которую можно увидеть топологию построенной сети:
а также кнопка «Наблюдения пользователя», где можно задать сети новые исходные данные и получить ответ уже обученной сети:
| легковые авто | грузовые авто | автобусы | легковые авто дизель | грузовые авто дизель | тракторы | автобусы дизель | уровень свинца |
| 128793,3 |
Задание на работу:
Спроектировать, обучить и сохранить нейронную сеть для расчета среднего дохода на одно домохозяйство в районах Республики Татарстан в зависимости от: Процента домохозяйств с дефицитом, Среднего дефицита, Среднего префицита, Мат. ожидания распределения и Дисперсии распределения.
Исходные данные содержаться в файле Lab-1.xls.