神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列工具ntstool怎么用

自然界中的數(shù)據(jù)往往都會隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化。時(shí)間序列就是對一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按發(fā)生時(shí)間的先后順序排列而成的序列。時(shí)間序列中數(shù)據(jù)的取值依賴于時(shí)間的變化，鄰近時(shí)刻的數(shù)值分布存在一定的規(guī)律性，從而在整體上呈現(xiàn)某種趨勢或周期性變化的規(guī)律，因此可以由已知數(shù)據(jù)預(yù)測未知數(shù)據(jù)。但每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的取值又伴有隨機(jī)性，無法完全由歷史數(shù)據(jù)推演得到。
時(shí)間序列分析可以借助于許多數(shù)學(xué)工具。如滑動平局模型，二次滑動平均模型等。在人工智能領(lǐng)域，各種智能算法也可以應(yīng)用于時(shí)間序列分析中。預(yù)測可以被視為一種動態(tài)濾波問題，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可以用帶抽頭延遲線的動態(tài)神徑網(wǎng)絡(luò)來處理非線性濾波和預(yù)測問題。 

MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為用戶提供了時(shí)間序列工具ntstooL它可以解決三類時(shí)間序列問題：有外部輸入的非線性自回歸；無外部輸入的非線性自回歸；時(shí)間延遲問題。

在命令行輸入ntstool打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列工具

選擇NonLinear Autoregressive with External (Exogenous) Input 點(diǎn)擊Next按鈕，進(jìn)入select Data步驟

單力Load Example Data set按鈕，彈出
Time SeriesDataSet Chooser對話框，在左側(cè)的列表中選擇最后-·項(xiàng)Fluid Flow in Pipe, 單
擊Impod按鈕導(dǎo)入

單擊Next按鈕，進(jìn)入validation and Test Data步驟。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合工具類似，這里需要對數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練樣,、驗(yàn)證樣本和測試樣本。這里采用默認(rèn)設(shè)置即可。 

 
(4) 單擊Next按鈕，進(jìn)入Network Architecture步驟。這一步需要指定的是隱含層神經(jīng)元的個數(shù)和延遲，默認(rèn)值分別為10和2。 延遲表示當(dāng)前輸出與之前的多少個數(shù)據(jù)有關(guān)

單擊Next按鈕，進(jìn)入Train Network步驟

單擊Train按鈕，系統(tǒng)就開始訓(xùn)練，默認(rèn)迭代次數(shù)為1000次

對話框中顯示訓(xùn)練樣本、驗(yàn)證樣本和測試樣本的均方誤差與相關(guān)性R。相關(guān)性介于0?1之間，指目標(biāo)輸出和實(shí)際輸出之間的吻合度，取1表示完全吻合，取0表示不吻合。 

 
訓(xùn)練完成后，對話框右側(cè)的4個按鈕變?yōu)榧せ顮顟B(tài)。plot Error Histogram按鈕用于顯示誤差直方圖

黃色豎線表示零誤差，從圖中可以看到，誤差值集中分布在零值附近，且誤差較大。

Plot Response 按鈕則顯示訓(xùn)練數(shù)裾、驗(yàn)證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的走勢

Plot Error Autocorrelation按鈕用于顯示誤差自相關(guān)

誤差自相關(guān)圖中，兩條水平紅色虛線表示置信區(qū)間，誤差值如果分布在區(qū)間內(nèi)，表示可以接受。多條誤差線超過了該區(qū)間，表明訓(xùn)練結(jié)果并不理想。

單擊Next按鈕，進(jìn)入Evaluate Network步驟，由于使用的是MATLAB自帶的數(shù)據(jù)，因此沒有恰當(dāng)?shù)臏y試數(shù)據(jù)，這一步略過

單擊Next按鈕，進(jìn)入 save Results 步驟。與擬合工具類似，在這一步可以保存網(wǎng)絡(luò)和變量，或者將網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)出為腳本文件或simuLink模型

單擊Finish按鈕，完成時(shí)間序列的預(yù)測過程