Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Вычислительный эксперимент)
(→Вычислительный эксперимент)
Строка 92: Строка 92:
Здесь символ <tex>\lambda</tex> обозначает отсутствие значения на данном наборе, а <tex>k</tex> — параметр алгоритма, <tex>0 < k < 1</tex>.
Здесь символ <tex>\lambda</tex> обозначает отсутствие значения на данном наборе, а <tex>k</tex> — параметр алгоритма, <tex>0 < k < 1</tex>.
-
==Вычислительный эксперимент==
+
== Вычислительный эксперимент ==
На следующих изображениях представлены изначальный временной ряд [[Медиа:Гуси.mid]] и его экспоненциальное сглаживание и тот же временной ряд с уже предсказанной точкой
На следующих изображениях представлены изначальный временной ряд [[Медиа:Гуси.mid]] и его экспоненциальное сглаживание и тот же временной ряд с уже предсказанной точкой
Строка 100: Строка 100:
Локальное прогнозирование оказалось успешней. В случае первой мелодии оно не только правильно нашло похожий кусок мелодии и правильно предсказало финальную ноту, но и в случае многократной прогонки алгоритма повторяло последнее предложение мелодии. Результаты работы алгоритма представлены в файлах [[Медиа:out1.mid]] и [[Медиа:out2.mid]].
Локальное прогнозирование оказалось успешней. В случае первой мелодии оно не только правильно нашло похожий кусок мелодии и правильно предсказало финальную ноту, но и в случае многократной прогонки алгоритма повторяло последнее предложение мелодии. Результаты работы алгоритма представлены в файлах [[Медиа:out1.mid]] и [[Медиа:out2.mid]].
 +
 +
Для прогнозирования поиском постоянных закономерностей в качестве исследуемой мелодии снова был взят файл [[Медиа:Гуси.mid]]. Метод оказался удачным. Результаты работы алгоритма представлены в файле [[Медиа:out3.mid]].
== Литература ==
== Литература ==
{{Задание|Егор Будников|В.В.Стрижов|24 мая 2010|Yegor.Budnikov|Strijov}}
{{Задание|Егор Будников|В.В.Стрижов|24 мая 2010|Yegor.Budnikov|Strijov}}
[[Категория:Практика и вычислительные эксперименты]]
[[Категория:Практика и вычислительные эксперименты]]

Версия 12:06, 6 сентября 2011

Содержание

Введение

В статье представлена попытка прогнозирования таких специфических временных рядов, как монофонические мелодии. Были осуществлены три различных подхода: экспоненциальное сглаживание, локальное прогнозирование и поиск постоянных закономерностей.

Предлагается опробовать первый метод в традиционной его форме, чтобы ответить на вопрос, пригоден ли он для решения данной задачи. Затем предлагается во втором методе проверить работоспособность коэффициента корреляции Пирсона в качестве меры сходства. Третий будет использоваться в упрощенном варианте.

Постановка задачи

Мелодия есть функция m: \ T \rightarrow X\times Y, где T = 0, 1, 2, ... — позиция ноты, X = 0, 1, 2, ... — конечное множество нот, занумерованных в порядке увеличения тона, Y — длительность ноты, в секундах. Таким образом, будем работать с пучком из двух временных рядов.

Предполагается, что мелодия дана законченная, но без нескольких финальных нот(в данной статье одной). Необходимо их предсказать.

Пути решения задачи

Экспоненциальное сглаживание

Пусть X=\{x_1, ... x_T\} — временной ряд.

Экспоненциальное сглаживание ряда осуществляется по рекуррентной формуле: S_t=\alpha x_t + \left( 1-\alpha \right) S_{t-1},\ \alpha \in (0,1).

Чем меньше \alpha, тем в большей степени фильтруются, подавляются колебания исходного ряда и шума. Если последовательно использовать рекуррентное это соотношение, то экспоненциальную среднюю S_t можно выразить через значения временного ряда X. S_t =\alpha x_t + (1-\alpha)\left( \alpha x_{t-1} + (1-\alpha)S_{t-2}\right)= \cdot\cdot\cdot = \alpha \sum_{i=0}^{t-1} (1-\alpha)^i x_{t-i} + (1-\alpha)^t S_0.

После появления работ Р. Брауна экспоненциальное сглаживание часто используется для решения задачи краткосрочного прогнозирования временных рядов следующим способом. Пусть задан временной ряд: y_i \cdot\cdot\cdot y_t,\; y_i \in R. Необходимо решить задачу прогнозирования временного ряда, т.е. найти

\hat{y}_{t+d}=f_{t,d}\left(y_{1} ... y_{t} \right),\; d \in \{1,2, ... D\},\; D — горизонт прогнозирования, необходимо, чтобы

Q_T=\sum_{i=1}^T \left( y_i-\hat{y}_i \right) \rightarrow \min.

Предположим, что D - невелико (краткосрочный прогноз), то для решения такой задачи используют модель Брауна. \hat{y}_{t+d}=\alpha y_t + ( 1-\alpha ) \hat{y}_t,\; \hat{y}_0 = y_0,\; \alpha \in (0,1). Если рассматривать прогноз на 1 шаг вперед, то \left(y_t - \hat{y}_t\right) — погрешность этого прогноза, а новый прогноз \hat{y}_{t+1} получается в результате корректировки предыдущего прогноза с учетом его ошибки — суть адаптации.

При краткосрочном прогнозировании желательно как можно быстрее отразить новые изменения и в то же время как можно лучше "очистить" ряд от случайных колебаний. Т.о. следует увеличивать вес более свежих наблюдений: \alpha \rightarrow 1,\; \hat{y}_{t+d} \rightarrow y_t . С другой стороны, для сглаживания случайных отклонений, \alpha нужно уменьшить: \alpha \rightarrow 0,\; \hat{y}_{t+1} \rightarrow \bar{y}_t. Т.о. эти два требования находятся в противоречии. Мы будем брать \alpha из интервала (0,0.5).

Локальные методы прогнозирования

Музыкальный временной ряд отличается от обычного хаотического: он почти не хаотичен. В нем встречаются похожие, повторяющиеся и прочие регулярные структуры.

Регулярной структурой назовем кусок временного ряда, обладающий автономностью по отношению к остальному временному ряду, склонный к повторению в немного искаженной форме. Очевидно, что "немного" должно определяться некой функцией близости. В работе использовался вариант коэффициента корреляции Неймана-Пирсона:

k(f,g) = \frac{\int fg}{\sqrt{\int f^2}\cdot\sqrt{\int g^2}},

где интеграл понимается в смысле суммы в силу дискретности функций. Прогноз будет строиться на естественном предположении компактности регулярных структур: у похожих кусков временного ряда должны быть похожие продолжения. Воспользуемся самым простым локальным алгоритмом, который ищет ближайшего соседа к прогнозируемому участку.

Поиск постоянных закономерностей

Рассмотрим один из подходов к поиску закономерностей в пучках временных рядов, который предполагает отсутствие изменений в закономерностях с течением времени. Для простоты будем рассматривать единственный временной ряд длины T вместо пучка.

Маской \omega на отрезке назовем булеву строку длины N (здесь параметр N определяет максимальный отступ по времени). Число единиц в маске \omega будем называть весом маски и обозначать H(\omega). Элемент маски, находящийся на i-ом месте будем обозначать \omega(i) или \omega_i. Закономерностью R назовем пару (\omega; f), где маска \omega указывает на значения ряда, являющиеся аргументами функции f, а частично-определенная функция f задает зависимость значений целевого ряда от переменных, на которые указывает маска \omega.

f: X^{H(\omega)} \rightarrow X\cup\{\lambda\},

где \lambda означает, что функция не определена на соответствующем наборе переменных.

Зафиксировав теперь маску \omega = [1, 1, 1], построим множество пар (\alpha_t, v_t), где \alpha_t = [m(t), m(t+1), m(t+2)], а v_t = m(t+3)<tex>, <tex>t\in\{1, 2, \dots , T-3\}.

Полученное множество пар записывается в виде таблицы частот \|\nu_{\alpha, v}\| с числом строк, равным числу всех возможных наборов из X^{H(\omega)}=x^3, и числом столбцов, равным |X|. Элемент таблицы частот \|\nu_{\alpha, v}\| \ (0\le\alpha\le |X|^3-1,\ 0\le v\le |X|-1) — это число раз, которое значение v встречается во входных данных на наборе \tilde{\alpha} c номером \alpha из X^3.

(Предполагается, что наборы расположены в лексикографическом порядке.)

Обозначим

\nu_{\alpha, max} = \max_{v\in\{1, 2, \dots , |X|-1\}} \nu_{\alpha, v}

и

v_{m} = \arg\max_{v\in\{1, 2, \dots , |X|-1\}} \nu_{\alpha, v}

(в случае, если максимум достигается на нескольких значениях, v_m выбирается среди этих значений произвольным образом).

Обозначим также

\nu_{\alpha, max-1} = \max_{v\in\{1, 2, \dots , |X|-1\}, v\ne v_m} \nu_{\alpha, v}

и

\nu_{\alpha} = \sum_{v=0}^{|X|-1}\nu_{\alpha, v}.

На основе таблицы частот порождается закономерность (\omega; f), где частично-определенная функция f задается на каждом наборе \tilde{\alpha} из X^3 следующим образом:

f(\tilde{\alpha}) = \left\{ \begin{array}{ll} v_m,\ if\ \nu_{\alpha, max}-\nu_{\alpha, max-1}\ge k\cdot\nu_{\alpha}\\ \lambda,\ else\end{array} \right.

Здесь символ \lambda обозначает отсутствие значения на данном наборе, а k — параметр алгоритма, 0 < k < 1.

Вычислительный эксперимент

На следующих изображениях представлены изначальный временной ряд Медиа:Гуси.mid и его экспоненциальное сглаживание и тот же временной ряд с уже предсказанной точкой Изначальный временной ряд Гуси.mid и его экспоненциальное сглаживаниеВременной ряд с предсказанной точкой

Для экспоненциального сглаживания была выбрана \alpha, при которой среднеквадратичное отклонение ряда от его сглаживания было минимальным. Это значение оказалось равным \alpha = 0.4361. Экспоненциальное сглаживание не справилось с поставленной задачей.

Локальное прогнозирование оказалось успешней. В случае первой мелодии оно не только правильно нашло похожий кусок мелодии и правильно предсказало финальную ноту, но и в случае многократной прогонки алгоритма повторяло последнее предложение мелодии. Результаты работы алгоритма представлены в файлах Медиа:out1.mid и Медиа:out2.mid.

Для прогнозирования поиском постоянных закономерностей в качестве исследуемой мелодии снова был взят файл Медиа:Гуси.mid. Метод оказался удачным. Результаты работы алгоритма представлены в файле Медиа:out3.mid.

Литература

Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Егор Будников
Преподаватель: В.В.Стрижов
Срок: 24 мая 2010

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Источник — «http://recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%D0%BC%D0%B8_%D0%B4%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D1%80%D0%B3%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»