Abstract-Vi föreslår en robust inlärningsalgoritm och tillämpar den på återkommande neurala nätverk. Denna algoritm är baserad på att filtrera avvikelser från data och sedan uppskatta parametrar från filtrerade data. Filtreringen tar bort outliers från både målfunktionen och ingångarna i det neurala nätverket. Filtreringen är suff i och med att vissa avvikelser varken helt förkastas eller accepteras. För att visa behovet av robusta återkommande nätverk jämför vi den prediktiva förmågan hos minst kvadrater uppskattade återkommande nätverk på syntetiska data och på Puget Power Electric Demand tidsserie. Dessa undersökningar resulterar i en klass av återkommande neurala nätverk, NARMA(p, q), som visar fördelar över feedfore neurala nätverk för tidsserier med en rörlig medelvärde komponent. Konventionella minst kvadrater metoder för att montera NARMA (p,q) neurala nätverk modeller visas för att lida brist på robusthet mot utliers. Denna känslighet för outliers visas på både syntetiska och verkliga datauppsättningar. Filtrering av tidsserien Puget Power Electric Demand visas för att automatiskt ta bort avvikelserna på grund av semester. Neurala nätverk utbildade på filtrerade data visas sedan för att ge bättre förutsägelser än neurala nätverk tränade på ofiltrerade tidsserier.
Connor och Al. föreslog en robust inlärningsalgoritm och tillämpade den på återkommande NNs (RNNs) Ref.
Recurrent neural networks and robust time series prediction
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}