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MATLAB implementiert DNN Deep Neural Network-Zeitreihen, um die Zukunft vorherzusagen
MATLAB implementiert DNN Deep Neural Network-Zeitreihen, um die Zukunft vorherzusagen
MATLAB kann die Anwendung des tiefen neuronalen DNN-Netzwerks in der Zeitreihenvorhersage durch die Deep Learning Toolbox realisieren. Im Folgenden sind die spezifischen Schritte aufgeführt:
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Datensatz vorbereiten: Ordnen Sie den Zeitreihendatensatz in chronologischer Reihenfolge und unterteilen Sie ihn in Trainingssatz und Testsatz.
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Erstellen Sie ein Modell: Verwenden Sie die Deep Learning Toolbox in MATLAB, um ein tiefes neuronales DNN-Netzwerkmodell zu erstellen, wählen Sie geeignete Hyperparameter wie Netzwerkstruktur, Aktivierungsfunktion und Optimierer aus und führen Sie das Modelltraining basierend auf dem Trainingssatz durch.
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Modellbewertung: Verwenden Sie das Testset, um das trainierte Modell zu bewerten, und der Bewertungsindex kann Indikatoren wie den mittleren quadratischen Fehler (RMSE) verwenden.
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Wenden Sie das Modell zur Vorhersage an: Geben Sie die historischen Daten in der Zeitreihe in das trainierte Modell ein, und Sie können das Vorhersageergebnis des zukünftigen Zeitpunkts erhalten.
Es sollte beachtet werden, dass es in der praktischen Anwendung der Zeitreihenprognose oft notwendig ist, das Modell abzustimmen und zu optimieren, um die Prognosegenauigkeit des Modells zu verbessern und eine Überanpassung zu reduzieren. <