прогнозирование

yah21 ноября 2001Data Mining1 комментарий

Есть практический вопрос, но если модератору (как я понял - он же и эксперт по теме :)) ) покажется, что вопрос не уместен на форуме, а ответ в какой-то форме имеется, можно его - ответ - скинуть на мыло.
Итак к делу...
Решается задача прогнозирования значений числового ряда. Ряд - отгрузки в экземплярах одного наименования товара по условным неделям. Типичный товар - издание учебного характера. Условные недели - интервалы по 7-8 дней устроенные так: в любом месяце - 4 недели, начало месяца всегда совпадает с началом первой УН.
Априори известны факторы влияющие на значение ряда. Их можно естественным образом сгруппировать:
1. Факторы периодические:
1) сезонные колебания спроса (включая "праздничные" недели :(( и синдром 1 сентября :))
2) месячные колебания спроса (падение отгрузок в конце месяца, и обострение - в первую неделю)
2. Факторы "медленно проявляющие себя" т.е. такие, эффект от наличия которых - "накапливающийся" (напр. появление нового клиента (в дополнение к 1000 уже работающих) или рост популярности издания (тоже никогда не бывает очень уж резким)
3. Факторы "локальные" или "почти локальные" по времени и нерегулярные:
1) Доля продаж имеющих статус : "случайные\разовые\из_ряда_вон"
2) Отсутствие на складе
3) Наличие в продаже СРАЗУ (через неделю, через две...) после перерыва в наличии
Теперь посчитаем число показателей описывающих значение влияющих факторов:
- месяц - 12 нейрончиков- маска номера месяца в году
- неделя - 4 нейрончика - маска номера недели в месяце
- число рабочих дней в Условной неделе - 1 нейрон
- нейрончики отвечаючие за инф. о статусе с т.зр. "Есть - недавно поступил в продажу" - 4-6 шт. - в зависимости от того на какую глубину мы предполагаем обострение спроса в связи с временным отсутствием в продаже.
Итого - 20-25 нейронов описывающих статус недели, про которую мы знаем, что тогда со склада было отгружено N экземпляров + собственно значение ухода.

В качестве учебного примера мы должны предлагать сети информацию
1) уход год "плюс\минус лапоть" назад т.е. (уход -48-к ...-48+к недель считая текущую для данного примера неделю - нулевой)
2) уход -к...0 недель - т.е. непосредственную предисторию текущей недели
Итого: 2*к+1+(к+1)=3*к+2 блоков по 25 нейрончиков. Это - входы...
Ну а выходы - уходы по неделям с номерами 1...4 если мы хотим видеть картинку на месяц вперед.
Если предположить, что для правдоподобного прогноза нам надо значение "к" брать не менее 4 - т.е. просматривать историю на месяц туда-сюда, то мы получаем сеть на 350 входов. :(((
У меня есть какие-то идеи на тему как с бороться такой явной неоптимальностью в постановке, но(!)

...хотелось бы услышать мнение людей которые в теме уже продолжительное время. Я же пока постигаю эту науку с полагающейся неофиту восторженностью :)), и - как следствие - с полагающейся дилетанту массой нелепостей в анализе\построениях.
Не судите за некоторое занудство - это следствие образованияя "противоестественного т.е. математического" в терминологии Ландау , по-моему...