Matlab:使用神经网络进行预测

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我创建了一个神经网络来模拟某种(简单的)输入输出关系。当我使用 nntrain gui 查看时间序列响应图时,预测似乎很充分,但是,当我尝试进行样本预测时,结果与正在建模的函数相去甚远。

我已经在谷歌上广泛搜索了这个问题,但我的代码无济于事,我真的很感激能深入了解我做错了什么。

我在下面包含了一个最小的工作示例。

 A = 1:1000;  B = 10000*sin(A); C = A.^2  +B;
 Set = [A' B' C'];
 input = Set(:,1:end-1);
 target = Set(:,end);
 inputSeries = tonndata(input(1:700,:),false,false);
 targetSeries = tonndata(target(1:700,:),false,false);

 inputSeriesVal = tonndata(input(701:end,:),false,false);
 targetSeriesVal = tonndata(target(701:end,:),false,false);

 inputDelays = 1:2;
 feedbackDelays = 1:2;
 hiddenLayerSize = 5;
 net = narxnet(inputDelays,feedbackDelays,hiddenLayerSize);

[inputs,inputStates,layerStates,targets] = preparets(net,inputSeries,{},targetSeries);
net.divideFcn = 'divideblock';  % Divide data in blocks
net.divideMode = 'time';  % Divide up every value

 % Train the Network
[net,tr] = train(net,inputs,targets,inputStates,layerStates);
Y = net(inputs,inputStates,layerStates); 

 % Prediction Attempt
delay=length(inputDelays); N=300;
inputSeriesPred  = [inputSeries(end-delay+1:end),inputSeriesVal];
targetSeriesPred = [targetSeries(end-delay+1:end), con2seq(nan(1,N))];
netc = closeloop(net);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(netc,inputSeriesPred,{},targetSeriesPred);
yPred = netc(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,yPred,targetSeriesVal);

 figure;
plot([cell2mat(targetSeries),nan(1,N);
      nan(1,length(targetSeries)),cell2mat(yPred);
      nan(1,length(targetSeries)),cell2mat(targetSeriesVal)]')
legend('Original Targets','Network Predictions','Expected Outputs')
  end 

我意识到带有时间延迟的 narx net 对于此类问题可能有点矫枉过正,但我打算将此示例用作将来更复杂的时间序列问题的基础。

亲切的问候,詹姆斯

matlab neural-network prediction
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从训练数据到新数据泛化能力差的最可能原因是 (1) 没有足够的训练数据来描述问题,或者 (2) 神经网络的神经元和延迟多于问题所需所以它过度拟合数据(即它很容易记住示例,而不必弄清楚它们之间的关系。

(1) 的修复通常是更多数据。 (2) 的修复是减少抽头延迟和/或神经元的数量。

希望这有帮助!


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我不确定你是否解决了问题。但是至少还有一种方法可以解决您的问题。

由于您正在处理时间序列,因此最好(至少在这种情况下)设置 net.divideFcn = 'dividerand'。 'divideblock' 只会使用时间序列的第一部分进行训练,这可能会导致丢失有关长期趋势的信息。


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增加输入延迟、反馈延迟和隐藏层大小如下:

 inputDelays = 1:30;
 feedbackDelays = 1:3;
 hiddenLayerSize = 30;

也将功能更改为

net.divideFcn = 'dividerand';

这改变了我的工作,即使网络需要时间

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