Написать собственную нейронную сеть (однослойный персептрон) для прогнозирования
задаваемых значений. В данном случае – уровни подъема воды на гидрологических постах.
Задание можно делать в группах.
Необходимые
библиотеки: tensorflow, keras, pandas, numpy, matlib
желанию можете разрабатывать нейронную сеть с нуля (без библиотеки «TensorFlow»).
Параметры: метод обучения – дельта-правило; количество слоев – 1; количество нейронов в
слое – 10; считывание данных из файла формата «.xls» или «.xlsx»; глубина прогнозирования
(даты,
которые
берем
для
прогнозирования);
прогнозируем); процентное соотношение (сколько процентов отдаем из 100) для обучающей,
тестовой
и
валидационной;
функция
данных.
Пропуски данных нейронная сеть заполняет (на первый раз) рандомными значениями в
диапазоне от 0 до 1000
И также на первый раз делаем нейронную сеть без нормализации и денормализации данных.
На выходе должен быть график со значениями ДО прогнозирования и прогнозными, а также
таблица с этими значениями.