Прогноз по группам с переобучением сети

Олег20 января 2013Практика анализа1 комментарий

Добрый день.
Стоит задача прогноза временного ряда для разных групп данных. Подход один и тот же: сглаживается ряд в Парциальной обработке, преобразуется в Скользящем окне в вид (-23,+12) и подается на вход нейросети, которая обучается на всем объеме данных. Прогноз строится применением этой сети к данным, которые выпали после модуля Скользящее окно. Т.е. это последние значения временного ряда, в данном случае 12 строк, которые можно подать на вход сети, но которые не могли быть использованы при обучении, т.к. строки неполные.
Реализовал как на картинке:http://s2.ipicture.ru/uploads/20130120/f9hg2mJ4.jpg
По идее на выходе для каждой группы должен быть предсказанный при обучении ряд, плюс прогноз.
Все это надо применить к разным временным рядам, используя Групповую обработку, с выставленной галкой Переобучения для каждой группы.
По факту оказалось, что я делаю неправильно, т.к. если указать начальным узлом Парциальную обработку, а конечным Сортировку по ID, то ответвление с нейросетью не попадает в последовательность узлов, выполняемых Групповой обработкой. Сеть не переобучается для каждой группы.
Подскажите, пожалуйста, как реализовать данный алгоритм в Дедакторе 5.2?