艾尔曼神经网络学习多个系列系列

我从神经网络开始，我想知道如何才能将几个输入列表作为学习的例子。在本文档中给出的示例如下：艾尔曼神经网络学习多个系列系列

[X,T] = simpleseries_dataset; 
net = elmannet(1:2,10); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T); 
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); 
view(net) 
Y = net(Xs,Xi,Ai); 
perf = perform(net,Ts,Y)

，其中的X，TS是输入和目标，如果我有薮系列，我要重复学习每个系列？谢谢

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2017-02-27 sam Black

你应该使用数组的单元阵列。例如，如果您有两个系列：x1_1,x1_2,x1_3,...和x2_1,x2_2,x2_3,...，则单元格aray应该是{[x1_1,x2_1],[x1_2,x2_2],[x1_3,x2_3],...}。如果系列有不同的长度，那么较短的系列应该用NaN填充。该catsamples功能可用于简化代码：

[X,T] = simpleseries_dataset; 
x1= X(1:30); t1= T(1:30); % first subsequence 
x2= X(50:75); t2= T(50:75); % second subsequence 
Xm = catsamples(x1,x2,'pad'); % concatenate to the cell array 
Tm = catsamples(t1,t2,'pad'); % padding whith NaNs 
net = elmannet(1:2,10); 
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,Xm,Tm); 
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai); 
Y = net(Xs,Xi,Ai); 
perf = perform(net,Ts,Y)

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2017-03-02 15:19:07 AVK

谢谢您的回答，在我的情况，我的两个系列的形式为：（x1_1，y1_1），（x1_2，y1_2），（x1_3，y1_3 ）...（x1_N，y1_N）和（x2_1，y1_N）和（x2_1，y2_1），（x2_2，y2_2），（x2_3，y2_3）...（x2_N，y2_N） –

在这种情况下（该系列具有相同尺寸），你不需要填充单元格数组：'Xm = catsamples（x1，x2）; Ym = catsamples（y1，y2）;' – AVK

不，我认为我没有很好地解释我的问题，我想使用多个时间序列，它是一个有几个轨迹的形式，应该使用（x1，y1）预测（x'1，y'1）和（x2，y2）应该用来预测（x'2，y'2） –

艾尔曼神经网络学习多个系列系列

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