Нейронная сеть с временной задержкой
timedelaynet(inputDelays,hiddenSizes,trainFcn)
Сети с временной задержкой похожи на сети прямого распространения, за исключением того, что входной вес имеет линию задержки касания, сопоставленную с ним. Это позволяет сети иметь конечный динамический ответ на входные данные временных рядов. Эта сеть также похожа на распределенную нейронную сеть задержки (distdelaynet), который имеет задержки на весах слоя в дополнение к входному весу.
timedelaynet(inputDelays,hiddenSizes,trainFcn) берет эти аргументы,
inputDelays | Вектор-строка из увеличения 0 или положительных задержек (значение по умолчанию = 1:2) |
hiddenSizes | Вектор-строка из одного или нескольких размеров скрытого слоя (значение по умолчанию = 10) |
trainFcn | Учебная функция (значение по умолчанию = |
и возвращает нейронную сеть с временной задержкой.
Разделите набор обучающих данных. Используйте Xnew сделать предсказание в режиме замкнутого цикла позже.
[X,T] = simpleseries_dataset; Xnew = X(81:100); X = X(1:80); T = T(1:80);
Обучите сеть с временной задержкой и симулируйте ее на первых 80 наблюдениях.
net = timedelaynet(1:2,10); [Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); view(net)
Вычислите производительность сети.
[Y,Xf,Af] = net(Xs,Xi,Ai); perf = perform(net,Ts,Y);
Запустите предсказание в течение 20 тактов вперед в режиме замкнутого цикла.
[netc,Xic,Aic] = closeloop(net,Xf,Af); view(netc)
y2 = netc(Xnew,Xic,Aic);
distdelaynet | narnet | narxnet | preparets | removedelay
