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入力シリーズとターゲットシリーズがあります。ただし、ターゲット系列は入力より 3 ステップ遅れます。narx やその他のネットワークを引き続き使用できますか?

http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/nnet/ref/narxnet.html

Predict: y(t+1)
Input:
x(t)  |?
x(t-1)|?
x(t-2)|?
x(t-3)|y(t-3)
x(t-4)|y(t-4)
x(t-5)|y(t-5)
...

トレーニング中、事前に y(t-2)、y(t-1)、y(t) を持っていますが、実際に予測を行うと、y を計算するため、これらの値は 3 ステップ後にしか利用できません。次の 3 つの入力から。

4

2 に答える 2

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ここにいくつかのオプションがあります

1) また、次のように 2 つの入力と 1 つの出力を持つこともできます。

x(t), y(t-3) -> y(t)

x(t-1),y(t-4) -> y(t-1)

x(t-2),y(t-5) -> y(t-2) ...

単一の出力 y(t) を予測します

2) na = 0、nb > 0、および nk = 3 で ar または arx を使用することもできます。

3) また、4 つの入力を持つことができます。ここで、2 つの入力が推定され、1 つの出力が次のようになります。

x(t)、y(t-3)、ye(t-2)、ye(t-1) -> y(t)

x(t-1)、y(t-4)、y(t-3)、ye(t-2) -> y(t-1)

x(t-2)、y(t-5)、y(t-4)、y(t-3) -> y(t-2) ...

3 行目以降をトレーニング データとして使用して、単一の出力 y(t) を予測します。

4) ステップ 1 または 3 のように入力/出力をセットアップし、s4sid を使用できます。

同様の問題がありますが、測定可能な入力はありません。そして、予測距離とモデルの複雑さが増すにつれて、どれだけの誤差が生じるかを確認しようとしています。しかし、アプローチ 2 のみを試し、nb = 5 から 15 x 5 に設定し、nk を 20 から 150 x 10 に変更し、最大誤差の等高線をプロットしました。私の場合、20 時間ステップ未満の予測には興味がありません。

于 2012-04-13T00:44:43.623 に答える
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選択したウィンドウを定義します (最適な値を確認するには、さまざまなサイズを試す必要があります)。この問題を回帰問題にします。t=T-2... Tx の xt と yt の値を使用します。x-2 はウィンドウのサイズです。regress() を使用して回帰モデルをトレーニングし、予測に使用します。

于 2013-01-22T16:17:19.963 に答える