Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010
Материал из MachineLearning.
м |
|||
Строка 100: | Строка 100: | ||
=== [[Прогнозирование управляемых макроэкономических показателей (пример)]] === | === [[Прогнозирование управляемых макроэкономических показателей (пример)]] === | ||
- | Требуется построить управляемую векторную авторегрессионную модель макроэкономический системы и предложить способ управления переменными этой системы. Дан набор временных рядов. Каждый из рядов соответствует управляющей или управляемой переменной. Прогноз выполняется посредством авторегрессионной матрицы, а управление выполняется посредством обращенной матрицы. Данные находятся на [http://data.cemi.rssi.ru/graf/|сайте ЦЭМИ]. Исходное описание алгоритма находится [http://strijov.com/papers/macro1.pdf|здесь], [http://strijov.com/papers/mmro11.pdf|здесь] и [http://strijov.com/papers/Strijov2005ActualnyeProblemy.pdf|здесь]. Требуется обратить внимание на две проблемы. Первая: при управлении системой требуется обоснованно использовать принцип Беллмана. Вторая: требуется показать, что результат управления системой статистически значимо отличается от случайного блуждания состояния системы во времени. | + | Требуется построить управляемую векторную авторегрессионную модель макроэкономический системы и предложить способ управления переменными этой системы. Дан набор временных рядов. Каждый из рядов соответствует управляющей или управляемой переменной. Прогноз выполняется посредством авторегрессионной матрицы, а управление выполняется посредством обращенной матрицы. Данные находятся на [http://data.cemi.rssi.ru/graf/| сайте ЦЭМИ]. Исходное описание алгоритма находится [http://strijov.com/papers/macro1.pdf|здесь], [http://strijov.com/papers/mmro11.pdf|здесь] и [http://strijov.com/papers/Strijov2005ActualnyeProblemy.pdf|здесь]. Требуется обратить внимание на две проблемы. Первая: при управлении системой требуется обоснованно использовать принцип Беллмана. Вторая: требуется показать, что результат управления системой статистически значимо отличается от случайного блуждания состояния системы во времени. |
Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.). | Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.). |
Версия 16:21, 19 августа 2010
- Численные методы обучения по прецедентам (программа курса)
- Автоматизация и стандартизация научных исследований (программа курса)
Задачи
Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)
Требуется предложить алгоритм порождения признаков для восстановления регресии. При выборе признаков класс моделей (RBF, обсуждается) и метод выбора (метод моделей наибольшего правдоподобия) будут фиксированы.
Предлагается использовать базу данных "ASTRAL SCOP Genetic Domain Sequences 1.75"[1], архив PDB SEQRES records: astral-scopdom-seqres-gd-all-1.75.fa[2]
Структура данных
>d1dlya_ a.1.1.1 (A:) Protozoan/bacterial hemoglobin {Green alga (Chlamydomonas eugametos) [TaxId: 3054]} slfaklggreaveaavdkfynkivadptvstyfsntdmkvqrskqfaflayalggasewk gkdmrtahkdlvphlsdvhfqavarhlsdtltelgvppeditdamavvastrtevlnmpq
- d1dlya_ -- идентификатор эксперимента (код файла в PDB),
- a.1.1.1 -- классификатор белка, иерархическая структура разделена точками,
- slfaklggreavea... -- последовательность аминокислот (без пробелов и переносов до символа >).
Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример)
Черновик. Исследуется проблема разделения наблюденного (измеренного) поля силы тяжести на две компоненты. Одна должна отражать влияние границы разделяющая земную кору и мантию Земли (так называемая поверхность Мохоровичича или просто Мохо), а вторая собственно влияние самой земной коры. Специалистов, которые занимались и занимаются уточнением глубины до поверхности Мохо и проблемой ИЗОСТАЗИИ много, выполненных сейсмических работ по данной тематике (Глубинные сеймические зондирования ГСЗ) тоже много, опубликованных работ еще больше. Если бы эталоная выборка по данным ГСЗ была хорошей (равноточной и равномерной по площади) тогда построить глубину до Мохо по экспериментальным данным с некоторой детальностью (естественно не выше некоторых пространственных частот) проблемы в целом не составляет. Задача состоит в детализации используя поле силы тяжести измеренное с большей детальностью чем эталонная выборка. И тогда надо построить . Само поле силы тяжести осложнено влиянием аномалий поля силы тяжести от некоторого количества известных и неизвестных изолированных объектов , и от влияния некоторого количества границ раздела . Тогда все превращается в .
В дополнение ко всему может так получиться, что для некоторых ограниченных областей, несмотря на наши расчеты и полученные зависимости глубины из геологических данных могут быть такими и только такими, т.е. модели в таких областях будут отличны.
Прогнозирование управляемых макроэкономических показателей (пример)
Требуется построить управляемую векторную авторегрессионную модель макроэкономический системы и предложить способ управления переменными этой системы. Дан набор временных рядов. Каждый из рядов соответствует управляющей или управляемой переменной. Прогноз выполняется посредством авторегрессионной матрицы, а управление выполняется посредством обращенной матрицы. Данные находятся на сайте ЦЭМИ. Исходное описание алгоритма находится [3], [4] и [5]. Требуется обратить внимание на две проблемы. Первая: при управлении системой требуется обоснованно использовать принцип Беллмана. Вторая: требуется показать, что результат управления системой статистически значимо отличается от случайного блуждания состояния системы во времени.
Внимание! Ссылка на данные на 19.08.10 не открывается. Но старые данные есть, а новые данные являются открытыми (буду благодарен за список переменных и за ссылку - В.С.).
Выбор моделей прогноза финансовых пузырей (пример)
Черновик. Использовать тест Гренджера для статистического обоснования зависимости предсказываемого события от порождаемых признаков. При порождении в первую очередь использовать алгоритмы разметки временных рядов. Так как события могут быть отнесены к одному из нескольких классов, требуется предложить алгоритм определения классов на основании анализа объединения и пересечения порожденных множеств признаков.
Коллоквиум
- Начало октября
Доклад по результатам постановки задач и иссследованию литературы на пять минут. Требуется:
- Аннотация работы, 600 знаков
- Список литературы и оценка близости используемых методов
- Постановка задачи
- Пути решения задачи
- Ожидаемые результаты
Экзамен
Конец ноября