% Vaqt seriyasini yaratish

Ha, ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) yordamida vaqt bo'yicha bashoratlash masalasini hal qilish mumkin. ANFIS, sun'iy neyron tarmoqlari va nolikli xulosalash tizimlari (fuzzy inference systems) kabi ikkala texnologiyani birlashtiradi, bu esa u juda moslashuvchan va kuchli bashoratlash vositasi ekanligini anglatadi. Bu metod, vaqt seriyalari ma'lumotlariga asoslangan kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilishda juda samarali bo'lishi mumkin.
Masalan, moliya, ob-havo bashoratlari, energiya iste'moli, sanoat ishlab chiqarish hajmlari va boshqa ko'p tarmoqlarda vaqt seriyalarini bashoratlash uchun qo'llaniladi. ANFIS o'rganish jarayonida ma'lumotlar to'plamidagi naqshlarni va bog'liqliklarni aniqlaydi va shu asosda kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish uchun bir qator qoidalarni ishlab chiqadi.
ANFISning asosiy afzalliklaridan biri shundaki, u murakkab va noaniq ma'lumotlar bilan ishlashda juda yaxshi natija ko'rsatadi va uning o'rganish qobiliyati tufayli model vaqt o'tishi bilan yanada aniqroq bashoratlar qilish uchun moslanishi mumkin. Ammo, ANFISni to'g'ri amalga oshirish uchun sohaga xos bilimlar va katta hajmdagi o'quv ma'lumotlari zarur bo'lishi mumkin.
Matlabda ANFIS yordamida vaqt bo'yicha bashoratlash masalasini yechish uchun quyidagi oddiy misolni ko'rib chiqamiz. Bu misol, sizga ANFIS yordamida qanday qilib vaqt seriyalarini bashorat qilish mumkinligini asosiy tushunchalarini beradi. E'tibor bering, bu misol aniq bir vaqt seriyasiga qaratilgan bo'lib, uning parametrlarini o'z ehtiyojlaringizga mos ravishda sozlash kerak bo'lishi mumkin.
Avvalo ma'lumotlar to'plamini yaratamiz (bu yerda sinthetik ma'lumotlar ishlatiladi qulaylik uchun) va keyin ANFIS modelini o'qitish:
```matlab
% Vaqt seriyasini yaratish
data = sin(1:0.1:10)'; % Bu yerda sinusioidal ma'lumotlardan foydalanilgan, o'zingizning ma'lumotlaringiz bilan almashtiring.
dataLength = length(data);
% Ma'lumotlarni o'qitish va test uchun bo'lish
P = 4; % O'tmishning nechta qadami ko'rib chiqilishi kerak
for i = P+1:dataLength
input(i-P,:) = data(i-P:i-1)'; % Kirish vektorlari
target(i-P) = data(i); % Bashorat qilinishi kerak bo'lgan maqsad
end
% O'qitish va test to'plamlarini ajratish
trainNum = floor(0.7*size(input,1)); % Ma'lumotlarning 70% o'qitish uchun
input_train = input(1:trainNum,:);
target_train = target(1:trainNum)';
input_test = input(trainNum+1:end,:);
target_test = target(trainNum+1:end)';
% ANFIS konfiguratsiyasi
fis = genfis1([input_train, target_train'], 3); % '3' buklamlar soni
% ANFISni o'qitish
options = anfisOptions;
options.EpochNumber = 100; % Iteratsiyalar soni
[fisTrained,trainError,~,fisEval] = anfis([input_train, target_train'], fis, options);
% Modelni sinab ko'rish
outputs = evalfis(input_test,fisTrained);
error = target_test - outputs;
% Natijalarni ko'rsatish
figure;
plot(target_test,'b');
hold on;
plot(outputs,'r');
title('Haqiqiy va Bashorat qilingan Qiymatlar');
legend('Haqiqiy', 'Bashorat qilingan');
xlabel('Vaqt');
ylabel('Qiymat');
grid on;
% Xatolarni ko'rsatish
figure;
plot(error);
title('Bashorat Xatolar');
xlabel('Vaqt');
ylabel('Xato');
grid on;
```
Ushbu kodda biz o'zgaruvchan `P` yordamida o'tmishdan qanday qilib ma'lumotlarni o'qitish uchun foydalanishimiz mumkinligini ko'rsatamiz. ANFISni o'qitish va test qilish jarayoni `genfis1` va `anfis` funksiyalari orqali bajariladi. Yakuniy qadamda, bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar, shuningdek, bashorat xatolar grafik qilinadi. Bu yerda, ANFIS modelining qanchalik yaxshi bashorat qilganini vizual baholash mumkin.
Eslatma: Bu kod namunasi asosiy tushunchalarni taqdim etadi. Siz o'zingizning aniq ma'lumotlaringiz va talablaringiz asosida uni moslashtirishingiz va kengaytirishingiz mumkin.
ANFIS yordamida vaqt seriyalarini bashorat qilishda Waveletlardan foydalanish foydali bo'ladimi?
GPT-4
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) va Wavelet transformatsiyasini birlashtirish, vaqt seriyalarini bashorat qilishda samarali yondashuvlardan biri bo'lishi mumkin. Bu ikkala metodni birlashtirishning afzalliklari quyidagilardan iborat:
|