Porównanie algorytmów uczenia sieci neuronowej jednokierunkowej, z czasowym opóźnieniem, wykorzystanej do predykcji wartości temperatury powietrza atmosferycznego

Przedstawiono wyniki badań wpływu wyboru algorytmu uczenia sieci neuronowej jednokierunkowej, z czasowym opóźnieniem, o topologii perceptronu wielowarstwowego, wykorzystującej w procesie uczenia algorytm wstecznej propagacji błędu, na wyniki predykcji wartości temperatury powietrza atmosferycznego. Stwierdzono, że algorytm uczenia, br – regularyzacja Bayesa, okazał się jednym z najlepszych pod względem wszystkich analizowanych parametrów oceny przewidywanych wartości temperatur.

---

Paper presented the study on the effect of selecting an algorithm to education of unidirectional neural network with time-lag, of multilayer perceptron topology, and using an algorithm of reversal error propagation, on results of predicting values of atmospherical air temperature. It was stated that the education algorithm, br - Bayes’ regularization, appeared to be one of the best with respect to all analyzed parameters evaluating predicted temperature values.