neurosolutions神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟(編輯修改稿)
2025-06-21 22:58 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 案，發(fā)現(xiàn)在檔案裡頭中，總共有幾個(gè)欄位，分別為 Date(日期 )、 Open(開盤價(jià) )、Close(收盤價(jià) )、 Value(成交量 )。 日期對我們在類神經(jīng)中可能用處不大，因此我們可以省略。 而我們主要目的是要預(yù)測收盤價(jià)，因此可以用的參數(shù)只有開盤價(jià)(Open)、成交量 (Value)，只有兩個(gè)變數(shù)對類神經(jīng)網(wǎng)路來說，可能會(huì)太少，因此使用者可以再將再財(cái)務(wù)金融所學(xué)到的一些 Index運(yùn)用進(jìn)來。 因此，我們再自己新增一個(gè)五日均線值，以作為預(yù)測之指標(biāo)值之一。 資料前處理 製作五日平均收盤價(jià) 資料前處理 將前五筆資料予以省略 將資料複製貼到記事本中，並建立檔名為Input。 資料前處理 建立訓(xùn)練對照目標(biāo)值，並將檔案存成Desired。 將資料蒐集完畢，並存成檔案後，就可以開始進(jìn)行建立類神經(jīng)模型。 檔案分類 (訓(xùn)練用 or 測試用 ) 在檔案分割時(shí)，可以將全部檔案的 4/5用為訓(xùn)練之用，另外的 1/5的資料作為測試之用。 並將檔案分別存檔如下圖： 建立類神經(jīng)網(wǎng)路模型 建立模型 首先點(diǎn)選 NeuralBuilder圖形工具，啟動(dòng)NeuralBuilder對話視窗 選擇 Multilayer Percepton(多層感知機(jī) )模型 設(shè)定訓(xùn)練檔案 (1) 進(jìn)入了訓(xùn)練資料設(shè)定畫面之後，點(diǎn)選 Browse…鍵 之後會(huì)出現(xiàn)檔案選擇對話框，選擇所要作為訓(xùn)練之輸入資料。 設(shè)定訓(xùn)練檔案 (2) 當(dāng)訓(xùn)練之輸入資料設(shè)定完畢，則會(huì)將訓(xùn)練 Domain資料欄，列舉對話框之中 若是資料欄位，有些資料不是作為輸入之資料，可以在資料欄位中用滑鼠點(diǎn)選，並選擇 Skip鍵 Example 在 Training Data中，選擇檔案時(shí)，會(huì)出現(xiàn) Prediction之選項(xiàng)，此時(shí)可以設(shè)定是否此網(wǎng)路要作為預(yù)測之用。 一般要作為預(yù)測之用的話，建議預(yù)測之目標(biāo)值也要與變數(shù)放置在同一檔案之中。 假設(shè)設(shè)定了 Prediction之選項(xiàng)，則 會(huì)出現(xiàn) Delta的設(shè)定， Delta主要是 要用前幾筆資料，來預(yù)測下一筆 資料。 假設(shè)現(xiàn)在是 1/15，那麼要預(yù)測 1/16的資料，那麼他會(huì)用 1/15, 1/14,1/13,…,1/7,1/6 的資料來作 為預(yù)測之參考資料。 Training Data之對話框說明 Training Data之對話框說明 當(dāng)載入檔案之後，勾選的 Prediction檔案之後，並設(shè)定 Delta值 點(diǎn)選要作為預(yù)測之目標(biāo)值的欄位，將之點(diǎn)選設(shè)定為 Predict。 Training Data之對話框說明 GA選項(xiàng) 在 Training Data的對話框中，輸入資料的項(xiàng)目前面，可以看到 GA的選項(xiàng) 一般狀態(tài)是不會(huì)設(shè)定是否要執(zhí)行 GA(基因演算法 ) 若勾選 GA選項(xiàng)之後，則後續(xù)會(huì)加入基因演算法來進(jìn)行最佳化搜尋。 Training Data之對話框說明 ? Input：設(shè)定該欄位為訓(xùn)練資料之輸入 ? Desire/Predict：設(shè)定該欄位為訓(xùn)練目標(biāo)對應(yīng)值 ? Symbol：設(shè)定該欄位為符號(hào)型態(tài) ? Skip：跳過，不處理 設(shè)定 Desired Response檔案 (1) 在這邊要設(shè)定對照目標(biāo)檔案，亦即期望輸出對照值 點(diǎn)選 Browser… 鍵，啟動(dòng)開啟檔案對話視窗。 點(diǎn)選開啟 Disired檔案。 設(shè)定 Desired Response檔案 (2) 在開啟之後，則所設(shè)定作為Desired之資料會(huì)列於表中。 若訓(xùn)練之 Input資料也同列於其中 (亦即 inputDesired同列於其中 )可以將 input資料項(xiàng)SKIP(省略 )。 另外亦可以進(jìn)行資料刪除及資料型態(tài)進(jìn)行編制 符號(hào)、文字皆須運(yùn)用 Symbol來標(biāo)註資料型態(tài) 當(dāng)設(shè)定完成之後，進(jìn)行下一步設(shè)定。 交叉驗(yàn)證及測試資料之設(shè)定 何謂交叉驗(yàn)證資料 Cross Validation Data Set ： 一般類神經(jīng)網(wǎng)路中，很少會(huì)提到交叉驗(yàn)證資料，但是會(huì)提到過度訓(xùn)練Overfit或是 Over Training NeuroSolutions提供 CV的方式作為檢測網(wǎng)路是否有過度訓(xùn)練之現(xiàn)象。 交叉驗(yàn)證及測試資料之設(shè)定 交叉驗(yàn)證資料主要目的在於當(dāng)網(wǎng)路訓(xùn)練完成一個(gè)週期時(shí)，會(huì)計(jì)算出 MSE值，之後先暫停訓(xùn)練，將 CV資料丟入，看 MSE值是多少，以作為參考，如此可以檢測網(wǎng)路是否有過度訓(xùn)練現(xiàn)象。 測試資料：測試資料主要是用來測試網(wǎng)路經(jīng)過訓(xùn)練之後，是否可以應(yīng)付未發(fā)生過之事件，運(yùn)用測試資料，來測試網(wǎng)路是否精確或是可否拿來作為實(shí)際應(yīng)用之參考。 交叉驗(yàn)證及測試資料之設(shè)定 在 Cross Val. amp。 Test Data的對話框中之設(shè)定，分為兩個(gè)部分： 上面設(shè)定 (1)：主要是已經(jīng)是先將檔案進(jìn)行分類 Input CV… ：選擇要作為 CV的輸入資料檔案 Desired CV… ：選擇要作為CV的目標(biāo)資料檔案 Input Test：選擇要作為測試之資料檔案 Desired Test：測試資料之
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