Reţele neuronale - de predicţie. Cum?

[ckck20]

Salut, am un set de măsurători (aproximativ 1000) cu privire la intensitatea vântului şi acestea sunt luate la intervale de 10 minute pe acelaşi loc. Am nevoie pentru a prezice intensitatea vântului pentru urmatoarele 2 ore (12 noi măsurători). Nu ştiu cum de a modela acest lucru ca un reţele neuronale. Vreau să spun, că eu nu ştiu ce să folosească pentru formare (intrări şi obiective). Aş vrea să aud ideile voastre şi vă rugăm ceva este apreciat! Multumesc anticipat

 

[mdanaie]

Answere este atât de dificil, cel mai bun answere este de a folosi 2 intrări reţea nural prima intrare este de datele luate la fiecare 10 minute. pentru a doua intrare utilizează aceleaşi date cu 10 minute întârziere. Aceasta înseamnă că aveţi o Z ^ -1 feedback-ul de la ieşire la intrare a face reţeaua nural capabil de predition. folosind un feedback-ul singur sau dublu (Z ^ Z ^ -1 şi -2) este de obicei suficient.

 

[ckck20]

Vă mulţumim pentru răspunsul dumneavoastră. Sunt folosind MATLAB şi o reţea de propagării înapoi neuronale. De instruire se face prin acordarea de intrare ca ultimele 10 măsurători şi vizează să următor (presupunând că tot ce vreau este n +1 predictie). Dar nu se învaţă! Acum vom căuta cu privire la ceea ce ai spus şi să văd ce pot face.

 

[leekk8]

Aşa cum cred că, aşa cum nu ar trebui să funcţioneze. Având 10 măsurători ultimele în loc de doar 2, rezultatul ar trebui să fie mai bine. Oricum, puteţi modifica reţeaua neuronală şi de testare, cu orice fel de intrare şi de ieşire. Un alt lucru pe care ar trebui să pună atenţie este arhitectura de reţele neuronale. Cât de multe straturi ascunse pe care îl folosiţi? Cum mulţi neuroni de pe fiecare strat ascuns? De asemenea, asiguraţi-vă că codul de reţele neuronale, este corectă. Puteţi încerca acest lucru prin testarea cu problema XOR, care este un exemplu tipic de reţele neuronale propagării înapoi.

 

[ckck20]

Bună, şi mulţumesc pentru răspunsul dumneavoastră. Codul meu este corect ca l-am vedea. Sunt folosind un strat ascuns de aproximativ 10-20 de neuroni si am incercat folosind un număr diferit de valori din trecut. Am observat că am obţine rezultate mai bune atunci când se utilizează un strat ascuns în loc de 2. Dar predicţie general nu este bun în ambele cazuri. Am încercat pentru o zi de acum pentru a găsi dreptul de asociere, dar pana acum nu l-am găsit. Poate că ar trebui să utilizeze o abordare diferită, dar cea pe care am folosit se pare mai logic pentru mine. Orice sugestii?

 

[leekk8]

ckck20, cum e acum rezultatele tale? Poate veţi obţine un rezultat bun? După cum aveţi în jur de 1000 de date, cred că ar putea fi necesar să introduceţi mai mult in loc de doar 10 ... Dacă de intrare de 50 de intrări, şi anticipa următoarele date, se poate lucra ... va trebui să testeze toate metodele de intrare şi de ieşire, pe lângă arhitectura de reţele neuronale.