Předpovídání
Předpovídání je vytváření tvrzení o něčem, co bude, většinou na základě informací z minulosti a ze současnosti.
Každý z nás řeší problém předpovídání denně s různými úspěchy. Předpovídá se počasí, úroda, spotřeba energie, pohyb měn a akcií, zemětřesení a plno jiných věcí.
V technice často můžeme předpovídané parametry systému popsat pomocí rovnic, předpovídání se tak omezuje pouze na výpočet (či řešení) takovýchto rovnic. V praxi však narážíme na problémy, u nichž by takový popis byl příliš složitý, ne-li nemožný. Navíc řešení takovouto metodou by bylo velmi náročné časově, ve většině případů bychom na řešení čekali déle, než by uplynul čas k predikovanému jevu.
Lze používat různé aproximace, např. pomocí regrese závislosti predikovaného jevu na okolnostech, kterou pak extrapolujeme do budoucnosti. Nalezení těchto aproximací však může být též časově a jinak velmi náročné. Tento přístup představuje vytváření modelu predikovaného jevu.
Pro předpovídání lze s různými úspěchy použít umělé neuronové sítě. Jejich výhoda spočívá v automatickém naučení závislostí pouze z naměřených dat bez nutnosti doplňování dalších informací (jako například charakteru závislosti u regrese). Neuronovou síť natrénujeme na data z minulosti s nadějí, že objeví skryté závislosti a bude schopna jich využít pro předpovídání do budoucnosti. Neuronová síť nepředstavuje explicitně daný model, spíše slouží jako černá skříňka, která je schopna se něco naučit.
Předpovídat lze různé věci, v dalším textu se však omezíme na předpovídání číselných časových řad (viz obrázek 1). Časová řada vyjadřuje průběh veličiny (veličin) v čase, přičemž však může být ovlivněna i jinými faktory, než je čas. Časová řada představuje nespojitý průběh veličiny, ze spojitého průběhu ji lze získat vhodným vzorkováním.
Obrázek 1 - Příklad časového průběhu veličiny
(c) Marek Obitko, 1999 - Terms of use