Pregled bibliografske jedinice broj: 804741
Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva skrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava
Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva skrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava, 2015., diplomski rad, preddiplomski, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
CROSBI ID: 804741 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva skrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava
(Feedforward Neural Network with One and Two Hidden Layers in Prediction of Chaotic Dynamic System)
Autori
Ceraj, Luka
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski
Fakultet
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Mjesto
Zagreb
Datum
03.03
Godina
2015
Stranica
65
Mentor
Majetić, Dubravko
Ključne riječi
predikcija; kaotični sustavi; unaprijedna statička neuronska mreža; povratno prostiranje pogreške; Glass-Mackeyev sustav; sakriveni slojevi; aktivacijske funkcije; momentum prvog reda; momentum drugog reda
(prediction of chaotic system; feedforward static neural network; error-back propagation; Glass-Mackey system; hidden layers; activation functions; first order momentum; second order momentum)
Sažetak
Klasične statističke metode obrade signala daju slabe rezultate u predviđanju ponašanja dinamičkih sustava, a poseban problem predstavljaju sustavi s nelinearnostima, vremenski promjenjivim parametrima i kaotični sustavi. Promjenom parametara kaotični sustavi pokazuju širok raspon različitih nelinearnih ponašanja, te zato predstavljaju dobar problem za ispitivanje raznih tehnika obrade signala, među kojima su i neuronske mreže. U ovom radu biti će prikazan jedan takav problem, gdje će se pomoću unaprijedne statičke neuronske mreže s povratnim prostiranjem pogreške pokušati predvidjeti ponašanje nelinearnog kaotičnog sustava pod nazivom Glass-Mackeyeva jednadžba. Usporediti će se rezultati učenja neuronske mreže s jednim i s dva sakrivena sloja, ispitati utjecaj različitih aktivacijskih funkcija sakrivenih slojeva na učenje mreže, te utjecaj momentuma prvog i drugog reda. Prikazati će se i utjecaj broja neurona pojedinog sakrivenog sloja neuronske mreže s dva sakrivena sloja na učenje mreže. Naučena mreža će se testirati na njoj nepoznatom skupu ulaznih podataka.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Strojarstvo
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
Profili:
Dubravko Majetić
(mentor)