Forecasting the next value measurement time series with the use of artificial neural networks and trigonometric functions

Abstract

W artykule przedstawiono wyniki badań prognozowania kolejnych wartości pomiarowych szeregów czasowych z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych. Metoda ta umożliwia analizę danych pomiarowych, pochodzących z obiektu, który nie posiada modelu matematycznego. Zbudowanie modelu neuronowego na podstawie szeregu czasowego, odzwierciedlającego dane pomiarowe jest często jedyną metodą przybliżenia sposobu działania obiektu. Wykorzystanie tego modelu do prognozowania zachowania się obiektu w przyszłości może uwzględniać dodatkowo zestaw funkcji trygonometrycznych oraz autorskiej metody WMF wygładzania szeregu czasowego. Przeprowadzone badania wykazały znaczący wzrost dokładności prognoz oraz możliwość uniezależnienia ich od wyprzedzenia czasowego.The paper presents the results of forecasting subsequent measurement values of the time series (Fig. 1) using artificial neural networks. This method allows the analysis of measurement data [1], coming from an object that does not have a mathematical model. The only representation of the actual state of the output object is approximation of its properties using the neural model, automatically-adapting with respect to the output (Fig. 2). Creating a neural model based on the time series reflecting the measurement data is often the only way to approach the object operation. The use of this model for forecasting the behavior of the object in the future may include an additional set of trigonometric functions (Fig. 7), appropriately presented at the inputs of the neural network. As described in the work, the result of the time series to supplement additional, independent from the object data is to improve the forecast accuracy of successive values of the time series. Taking into account in the forecasting process data smoothing the author's method WMF [1] (Fig. 8), causes a significant increase in the accuracy of the obtained forecast results. The study showed the possibility of using trigonometric functions as input learning network. In addition, there was shown the increase in the accuracy of forecasts of successive values of the time series with different advance and independence of it from historical data (Fig. 10)