Relat rio 2 SeriesTemporais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
INSTITUTO DE TECNOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

RELATÓRIO 2

Eulália Carvalho da Mata
Belém - 2015
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Relatório 2: Séries Temporais
Instruções:
Treinar uma rede neural para o problema de Classificação de padrões de previsão da velocidade do vento;
Utilizar Algoritmo de Levenberg;
Realizar vários treinamentos e guardar os resultados;
Variar números de neurônios na rede;
Dados sobre Previsão da velocidade do vento: Maio – 92 e Abril – 92;
Resultado: Desempenho e Mostrar a rede com o menor Erro Quadrático.

ALGORITMO DE SÉRIES TEMPORAIS
Etapas do Código
1. Abrir os dados de entradas disponíveis nos arquivos csv;
2. Verificar a correlação entre os dados de entrada e saída
3. Identificar Dados para treinamento
4. Identificar Dados para validação
5. Realizar a normalização da entrada
6. Treinamento da rede
7. Aplicar a função para informar os dados para treino e validação
8. Função para calcular o erro quadrático
Experimento
Dados gerais
Para cada topologia foram realizados cinco treinamentos, sendo selecionada a rede com melhor desempenho e validação (menor erro médio quadrático).

Topologia para 1 neurônio
A RNA apresentou o menor erro médio quadrático de treino = 0.5209 e erro médio quadrático de validação = 0.6560.
Esta RNA interagiu 16 épocas e apresentou o melhor desempenho na época 13, como mostra a Figura 1.

Figura 1. Menor época de melhor desempenho com rede neural com um neurônio na camada intermediária.
As saídas esperadas e as saídas de treinamento e validação estão representadas nas Figuras 2 e 3, ainda nesse contexto de 1 neurônio.

Figura 2. Gráfico de saídas da rede e saídas esperadas no treinamento da RNA.

Figura 3. Gráfico de saídas da rede e saídas esperadas no treinamento da RNA.
Topologia para 5 neurônios
A RNA apresentou o menor erro médio quadrático de treino = 0.5187 e erro médio quadrático de validação = 0.6569.
Esta RNA