2015-08-21
237
Поскольку сигнал стационарный и соотношения между прошлыми и будущими значениями остаются неизменными, можно воспользоваться линейной моделью нейронной сети, рассчитывая веса на основе прямого решения системы линейных уравнений. Такой подход реализует М-функция newlind. Она вычисляет веса и смещение, которые минимизируют среднеквадратичную ошибку предсказания, которые зависят от длины обучающей последовательности Q1. Сеть для решения этой задачи должна состоять из одного нейрона с пятью входами (рис. 9.2).
net = newlind(P1,T1);
Рис. 9.2
Графики зависимостей значений весовых коэффициентов wi и смещения b показаны на рис. 9.3, а и б соответственно.
а
| 
б
|
Рис. 9.3
Значения этих величин стабилизируются после 0.5 с, когда исчерпывается 1 период синусоиды.
На рис. 9.4 представлена зависимость среднеквадратичной ошибки, которая характеризует погрешность экстраполяции в зависимости от длины обучающей последовательности.
Рис. 9.4
