Essais expérimentaux pour identifier la meilleure longueur de chaque fenêtre

Pour identifier la meilleure architecture (les longueurs de chaque fenêtre, et le nombre de neurones cachés) pour le RN, nous avons effectué l'expérience suivante. En utilisant la trace d'ENSTB, nous avons créé un ensemble de BD pour former et tester différentes architectures de RN. Chaque BD est caractérisée par la longueur des fenêtres (voir tableau 9.2 pour un exemple) ; nous avons varié les longueurs respectives (``aujourd'hui'', ``jour précédent'' et ``semaine précédente'') de 2 à 5, de 0 à 3, et de 0 à 3. Pour l'architecture de RN, nous avons varié le nombre de neurones cachés de 1 à 10. Ceci nous a donné 36 architectures différentes ; donc, nous avons construit 36 pairs de BD pour entraîner et valider ces RN. Pour chaque RN qualifié, nous l'avons utilisé pour prédire tous les échantillons de la semaine suivante. Nous avons rapporté le nombre de neurones cachés, la taille de chaque fenêtre et la valeur de MSE. De ces expériences, nous avons constaté que les valeurs optimales sont 2 neurones cachés et les tailles de fenêtre sont 3 pour ``aujourd'hui'', et 2 pour ``jour précédent'', et 2 pour ``semaine précédente''. Pour ces valeurs optimales nous obtenons MSE=0,0041. Observez la bonne performance de l'outil dans sa configuration optimale.