前馈网络滞后预测

计算科学 机器学习
2021-12-11 12:52:59

我试图通过使用带有 Matlab 的前馈神经网络来预测函数的 y(t+1)。输入是前 3 个之前的值(y(t-2)、y(t-1)、y(t)),训练输出是我想要预测 y(t+1) 的实际值。

“预测”似乎很完美!输出看起来像是原始图的完美副本。但是,输出发生了偏移。所以它看起来不像是在预测,但实际上每次都将 y(t)(我的输入之一)作为输出,它不是在预测,而是在移动。

这是图表(红色的是“预测”

在此处输入图像描述

是什么导致了这种行为??我怎样才能解决这个问题?我不知道发生了什么,我什至尝试过使用 NARX 并且发生了同样的事情......有什么建议吗?

1个回答

它看起来只是移动的原因是一种错觉。对于没有经验的人来说,一步预测图可能非常具有欺骗性。基本上发生的事情是您的时间序列不是很可预测,并且模型吐出的东西非常接近最后一个数据点。您的模型接近y(t+1)=y(t)+ϵ. 因此,预测看起来像是向未来移动了 1。