preparets

Подготовка входных и целевых временных рядов для моделирования сети или обучения

Синтаксис

[Xs,Xi,Ai,Ts,EWs,shift] = preparets(net,Xnf,Tnf,Tf,EW)

Описание

Эта функция упрощает обычно сложную и подверженную ошибкам задачу переформатирования входных и целевых временных рядов. Он автоматически сдвигает входные и целевые временные ряды на столько шагов, сколько необходимо для заполнения начальных состояний задержки на входе и уровне. Если сеть имеет обратную связь с разомкнутым контуром, то она копирует целевые значения обратной связи на входы, необходимые для определения входов с разомкнутым контуром.

Каждый раз, когда проектируется новая сеть, с различным количеством задержек или настроек обратной связи, preparets может соответствующим образом переформатировать входные и целевые данные. Кроме того, каждый раз при преобразовании сети openloop, closeloop, removedelay или adddelay, эта функция может соответствующим образом переформатировать данные.

[Xs,Xi,Ai,Ts,EWs,shift] = preparets(net,Xnf,Tnf,Tf,EW) принимает эти аргументы,

`net`	Нейросеть
`Xnf`	Входные данные без обратной связи
`Tnf`	Целевые показатели отсутствия обратной связи
`Tf`	Цели обратной связи
`EW`	Веса ошибок (по умолчанию = `{1}`)

и возвращает,

`Xs`	Сдвинутые входы
`Xi`	Начальные состояния задержки ввода
`Ai`	Состояния задержки начального уровня
`Ts`	Сдвинутые цели
`EWs`	Смещенные веса ошибок
`shift`	Количество временных интервалов, усеченных с лицевой стороны `X` и `T` для правильного заполнения `Xi` и `Ai`.

Примеры

Подготовка данных для открытых и замкнутых сетей

Здесь создается, обучается и моделируется сеть временной задержки с 20 скрытыми нейронами.

[X,T] = simpleseries_dataset;
net = timedelaynet(1:2,20);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);

Здесь проектируется сеть NARX. Сеть NARX имеет стандартный вход и выход обратной связи с разомкнутым контуром к соответствующему входу обратной связи.

[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,1:2,20);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
y = net(Xs,Xi,Ai);

Теперь сеть преобразуется в замкнутый цикл, и данные переформатируются для моделирования отклика сети в замкнутом цикле.

net = closeloop(net);
view(net)
[Xs,Xi,Ai] = preparets(net,X,{},T);
y = net(Xs,Xi,Ai);

См. также

Представлен в R2010b

Документация