Работил съм с инструментариума за невронни мрежи на matlab. Тук използвам мрежата NARX. Имам набор от данни, състоящ се от цените на даден обект, както и количеството на закупения обект за определен период от време. По същество тази мрежа прави едноетапно прогнозиране, което се дефинира математически, както следва:
y(t)= f (y(t −1),y(t −2),...,y(t −ny),x(t −1),x(t −2),...,x(t −nx))
Тук y(t) е цената в момент t, а x е сумата. Така че входните функции, които използвам, са цена и сума, а целта е цената в момент t+1. Да предположим, че имам 100 записа на такива транзакции и всяка транзакция се състои от цената и сумата. Тогава по същество моята невронна мрежа може да предвиди цената на 101-вата транзакция. Това работи добре за едностъпкови прогнози. Ако обаче искам да направя многоетапни прогнози, така че да кажем, че искам да предвидя 10 транзакции напред (110-та транзакция), тогава предполагам, че правя едноетапно прогнозиране на цената и след това подавам това обратно в невронната мрежа. Продължавам да правя това, докато стигна до 110-та прогноза. В този сценарий обаче, след като предвидя 101-вата цена, мога да заведа тази цена в невронната мрежа, за да предскажа 102-рата цена, но не знам сумата на обекта при 101-вата транзакция. Как да направя това? Мислех да задам моите цели да бъдат цените на транзакциите, които са с 10 транзакции пред текущата, така че когато прогнозирам 101-вата транзакция, по същество прогнозирам цената на 110-та транзакция. Това жизнеспособно решение ли е или го правя по напълно грешен начин. Благодаря предварително за всяка помощ
