Wie kann man eine konstante Anzahl von Werten mit neuronalen Netzwerken vorhersagen?

  • Beispiel:

     << NeuralNetworks`
    data = {Sin[#]} & /@ Range[0, 4 Pi, 0.5];
    learn = data[[1 ;; 15]];
     

    Nun passen wir unser neuronales Netzwerk an:

     {model1, fitrecord} = NeuralARFit[learn, 3, FeedForwardNet, {}, 0, CriterionPlot -> False]
    p = NetPredict[learn, model1, PredictHorizon -> 1]
    ListLinePlot[Flatten[learn~Join~p]] (* Plot it! *)
     

    Im Ergebnis das Length@p == Length@learn == 15. Stimmt es, dass wir 15 Werte vorhersagen? Wie können Sie nur 1 oder 2 oder 3 Werte vorhersagen (z. B. p[[1]], p[[1;;2]], p[[1;;3]]) oder willkürliche n -Werte?

    Ist die Idee richtig, NeuralARXFit[d1,d2,...] und Dimensions@First@d2 = {N,3} wenn wir nur 3 Werte vorhersagen wollen?

    10 June 2012
    John FultzJo Ja
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