Srovnání predikce nelineárního systému pomocí umělých neuronových sítí

Abstract

Cílem příspěvku je prezentovat krátký přehled umělých neuronových sítí, které jsou schopny předikovat chování dynamických systémů. Tento článek se zabývá testováním prediktivních schopností umělých neuronových sítí. Jako testovací signál byl vybrán výstup z nelineárního systému. Tento signál byl zašuměn třemi různými stupni šumu za účelem otestovat vliv šumu na kvalitu predikce. Výsledky jsou srovnány s využitím chybové funkce.

The aim of this contribution is to provide short review of artificial neural networks that are able to predict dynamical systems. This paper deals with testing of predictive abilities of artificial neural networks. The nonlinear system output was selected as the testing signal. The signal was noised by three levels of noise in order to test the noise influence to prediction quality. The results are compared using the prediction error function