特定の時間に任意の湖で訪問者の数をモデル化したいとしましょう。
与えられたデータ:
- 12 の湖の訪問者数の時系列。
- 12 の湖の気象時系列
- 湖の樹木数
- ビーチの草地/石地の割合。
ここでは、ニューラル ネットワーク (NN) を使用して訪問者の数をモデル化したいと考えています。いくつかの重要な質問を段階的に紹介したいと思います。訪問者の時系列は使用しないことに注意してください。
1) 入力のみを使用します。
- 時刻
- 曜日
したがって、2 つの入力と 1 つの出力があります。隠れニューロンは次のように選択する必要があるという経験則を読みました。
#input>=neurons>=#output.
ここでの入力の数は 2 ですか、それとも従属変数 (天気、人の気分、経済状況など) の実際の量の推定値ですか? はいの場合、隠れニューロンを 1 または 2 として選択する必要があります。正しいですか?
2) 湖固有のパラメーターをトレアの数または地面の比率として含めたい場合、これらを追加の入力 (12 の湖のそれぞれに対して定数) として追加できますか、それとも何らかの理由で役に立ちませんか? これらの入力と出力の間に因果関係があることをどのように保証できますか?
3) 天気の値は時系列であるため、使用する必要があります。たとえば、最適な遅延を取得するにはどうすればよいですか。グレンジャー因果関係はそれを判断する手段になるでしょうか?
お役に立てれば幸いです。モデリングのための NN の強みについて議論したいので、あなたの意見を聞きたいです。これには、Matlabs Neural Network Toolbox を使用します。前もって感謝します。