MATLAB的答案

如何与非线性自回归神经网络预测

10视图(30天)
查尔斯也
查尔斯也 2014年10月19日
回答: 测试区2017年10月21日
你好,
我想提前产生n-step NAR-ANN样本外预测。
我使用ntstool,为神经网络,基于Matlab的GUI界面创建一个非线性自回归模型(NAR)。我选择这个模型,因为我想预测一系列基于自己的过去值。同时,网络应该比ARIMA模型更好的预测精度。
我的进口数据yt1变量。
ntstool当我打开,我选择NAR,我导入的数据,我用默认训练、测试和验证设置,我specifed 1延迟和10个神经元。
我的脚本文件中的代码如下。targetSeries = tonndata(欧美,真、假);feedbackDelays = 1:1;hiddenLayerSize = 10;网= narnet (feedbackDelays hiddenLayerSize);(输入、inputStates layerStates目标]= preparets(网,{},{},targetSeries);net.divideParam。trainRatio = 70/100;net.divideParam。valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; [net,tr] = train(net,inputs,targets,inputStates,layerStates); outputs = net(inputs,inputStates,layerStates); errors = gsubtract(targets,outputs); performance = perform(net,targets,outputs) view(net)
我很满意我的结果,但我想生成一个20提前一步预测。任何一个知道NAR-ANNs这是如何实现的?

在回答这个问题。

接受的答案

格雷格·希斯
格雷格·希斯 2014年10月22日
编辑:格雷格·希斯 2015年6月23日
这是一个高度auto-correlated系列。你可以得到好的结果1延迟和没有隐藏层:
网= narNET (1、[]);
显著的自相关滞后是如此众多你甚至不需要一个时间序列。我能得到一个Rsquare 0.925预测20滞后推进fitnet (3)。
如果你想使用一个反馈timeseries你应该能够得到等效的结果
网= narnet (20, 3);
希望这个有帮助。
谢谢你的正式接受我的答案
格雷格
2的评论
显示 1年长的评论

登录置评。

答案(1)

测试区
测试区 2017年10月21日
你好,Matlab的伴侣,我想创建一个项目在Matlab可以检测
  1. 没有脸的实时通过网络摄像头或闭路电视
  2. 保存的值在数据库中有多少客户今天来店或品牌
  3. 然后我想申请一些人工智能预测和预测有多少顾客进来第二天。
但我不知道如何在Matlab中实现预测或预测代码

类别

找到更多的在信号建模在帮助中心和文件交换

标签

社区寻宝

找到宝藏在MATLAB中央,发现社区如何帮助你!

开始狩猎!