Розглянуто задачу обробки даних для прогнозування часових рядів за допомогою багатошарових нейронних мереж. Запропоновано компактний генетичний алгоритм визначення розмір\ вікон для побудови навчальної вибірки. Описано спосіб кодування хромосом, розроблено фітнес- функцію і способи зупинки генетичного алгоритму. Наведено чисельне порівняння результатів прогнозування різних типів часових рядів за допомогою відомих методів і нейромережевогс прогнозування з використанням розробленого алгоритму щопідтвердило ефективність використання запропонованого підходу
Рассмотрена задача предобработки данных для прогнозирования временных рядов с помощью многослойных нейронных сетей. Предложен компактный генетический алгоритм определения размера окон для построения обучающей выборки. Описан способ кодирования хромосом, разработана фитнесс-функция и способы остановки генетического алгоритма. Приведено численное сравнение результатов прогнозирования различных типов временных рядов с помощью известных методов и нейросетевого прогнозирования с использованием разработанного алгоритма подтвердившее эффективность применения предложенного подхода
The problem of data preprocessing for time series prediction using multilayer neural networks is considered. A compact genetic algorithm for determining the size of windows to build a training set is proposed. A method of encoding chromosomes is described. Fitness-function and ways to stop the genetic algorithm is developed. A numerical comparison ofprediction results of different types of time series with known methods and neural network prediction using the developed algorithm is shown
