私は、matlab ニューラル ネットワーク ツールキットを使用しています。ここでは NARX ネットワークを使用しています。オブジェクトの価格と、一定期間に購入されたオブジェクトの数量で構成されるデータセットがあります。このネットワークは本質的に、次のように数学的に定義される 1 ステップの予測を行います。
y(t)= f (y(t −1),y(t −2),...,y(t −ny),x(t −1),x(t −2),..., x(t −nx))
ここで、y(t) は時間 t での価格、x は金額です。したがって、私が使用している入力機能は価格と金額であり、ターゲットは時間 t+1 での価格です。このようなトランザクションのレコードが 100 件あり、各トランザクションが価格と金額で構成されているとします。この場合、基本的に、ニューラル ネットワークは 101 番目のトランザクションの価格を予測できます。これは、1 ステップの予測ではうまく機能します。ただし、複数ステップの予測を行いたい場合、つまり 10 トランザクション先 (110 番目のトランザクション) を予測したい場合、価格の 1 ステップ予測を行い、これをニューラル ネットワークにフィードバックすると仮定します。これを110回目の予測に到達するまで続けます。ただし、このシナリオでは、101 番目の価格を予測した後、この価格をニューラル ネットワークに入力して 102 番目の価格を予測できますが、101回目の取引での金額はわかりません。どうすればいいですか？101 番目の取引を予測するとき、実質的に 110 番目の取引の価格を予測するように、目標を現在の取引より 10 取引先の取引の価格に設定することを考えていました。これは実行可能な解決策ですか、それとも完全に間違った方法でこれを行っていますか。助けてくれてありがとう