Нейронная сеть временной задержки
timedelaynet(inputDelays,hiddenSizes,trainFcn)
Сети временной задержки аналогичны сетям прямой связи, за исключением того, что входной вес имеет связанную с ним линию задержки отвода. Это позволяет сети иметь конечную динамическую реакцию на входные данные временных рядов. Эта сеть также аналогична распределенной нейронной сети задержки (distdelaynet), которая имеет задержки на весах слоя в дополнение к входному весу.
timedelaynet(inputDelays,hiddenSizes,trainFcn) принимает эти аргументы,
inputDelays | Вектор строки с увеличением 0 или положительными задержками (по умолчанию = 1:2) |
hiddenSizes | Вектор строки одного или нескольких скрытых размеров слоя (по умолчанию = 10) |
trainFcn | Функция обучения (по умолчанию = |
и возвращает нейронную сеть временной задержки.
Разделите учебный набор. Использовать Xnew для выполнения прогнозирования в режиме замкнутого цикла позже.
[X,T] = simpleseries_dataset; Xnew = X(81:100); X = X(1:80); T = T(1:80);
Обучите сеть временной задержки и смоделируйте 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);
Выполните прогноз на 20 временных шагов вперед в режиме замкнутого цикла.
[netc,Xic,Aic] = closeloop(net,Xf,Af); view(netc)
y2 = netc(Xnew,Xic,Aic);
distdelaynet | narnet | narxnet | preparets | removedelay