時系列予測についての質問

6 次查看（过去 30 天）
tomohisa kurahara
tomohisa kurahara 2019-10-17
评论： Hiroshi Miyagawa 2019-10-18
Matlabの深層学習を使用した時系列予測という記事に水疱瘡の例があるのですが、この例だと先月分のデータから今月分の結果を予測しています。
質問なのですが、このプログラムを先月分だけではなく、過去二か月分のデータを考慮して、予測するプログラムするにはどのようにコードを修正すれば良いですか？
回答お待ちしております。
  2 个评论
Kenta
Kenta 2019-10-17
すいません、URLを教えていただけますか。
tomohisa kurahara
tomohisa kurahara 2019-10-17
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/time-series-forecasting-using-deep-learning.html
こちらです。
「将来のタイムステップの予測」の欄の2行目から、初めの予測が始まっていると思うのですが、この辺りを変更すればよいのかなと考えています。

请先登录，再进行评论。

请先登录，再回答此问题。

采纳的回答

Hiroshi Miyagawa
Hiroshi Miyagawa 2019-10-18
２入力１出力のネットワークを学習させるようにしてはいかがでしょうか？
「予測子と応答の準備」のところで入力データXTrainを（２行ｎ列）で用意しましょう。（n：データ数）
XTrain1 = dataTrainStandardized(1:end-2);
XTrain2 = dataTrainStandardized(2:end-1);
XTrain = [XTrain1;XTrain2];
最初の二つは予測子なので３つ目以降を応答にします。
YTrain = dataTrainStandardized(3:end);
「LSTM ネットワーク アーキテクチャの定義」で入力を２にします。
numFeatures = 2;
以上で「LSTM ネットワークの学習」まではエラー無く動き、学習済みネットワークを得ることができます。
このネットワークを使って予測をする際は「将来のタイム ステップの予測」節を参考にやってみてください。もちろんそのままでは動きません。１入力から２入力に変更したことにご注意を。
  1 个评论
Hiroshi Miyagawa
Hiroshi Miyagawa 2019-10-18
LSTMなので、過去の入力データを記憶していますので、この様に２入力に変更しても予測精度に大差ないかもしれませんね。

请先登录，再进行评论。

更多回答（0 个）

类别

在 Help Center 和 File Exchange 中查找有关 時系列、シーケンス、およびテキストを使用した深層学習 的更多信息

标签

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!