Porównanie modeli GRNN utworzonych z wykorzystaniem modułów sieci neuronowych pakietów MATLAB i STATISTICA

Przedstawiono wyniki badań wpływu modeli GRNN, utworzonych z wykorzystaniem modułów Sieci Neuronowych pakietów MATLAB i STATISTICA, na dokładność estymacji wartości temperatury powietrza atmosferycznego. Stwierdzono, że model neuronowy GRNN, powstały na bazie Toolbox Neural Networks v.4 pakietu MATLAB, lepiej aproksymuje temperaturę powietrza atmosferycznego niż modele powstałe na bazie modułu Neural Networks pakietu STATISTICA 6.1. Wśród modeli GRNN powstałych na bazie modułu Neural Networks pakietu STATISTICA 6.1 uzyskano lepszą aproksymuję temperatury powietrza atmosferycznego, wykorzystując dostępne opcje funkcji związanych z modułem Projektant sieci użytkownika.

---

The effects of GRNN models, developed by using the neural network moduli of the MATLAB and STATISTICA packets on the accuracy of atmospherical air temperature estimation, were studied. It was stated that the GRNN neural model developed on the basis of Toolbox Neural Network v.4 of the MATLAB packet approximated the temperature of atmospherical air better than the models based on Neural Network modulus of STATISTICA 6.1 packet. Among the GRNN models developed on the basis of Neural Network modulus of STATISTICA 6.1 packet, the better approximation of air temperature was obtained by using available options of the functions bound to modulus of the “User’s network designer …”