神经网络模型训练错误

我开始使用R，我非常喜欢它，但最近我发现自己在一个角落。我想建立预测热量消耗的神经网络模型。我有包含外部气温（型号输入）和热量需求值（型号输出）的历史数据，以兆瓦（过去4年的小时数据）。我想用我的模型根据气温天气预报（也提前24小时）预测24小时的热需求。这里是我的代码：神经网络模型训练错误

data <- read.delim("C:/.../data.csv", dec=",") 
require(neuralnet) 
trainset<-data[1:26208,] 
testset<-data[26209:26232,] 
net<-neuralnet(heat~temp,trainset,hidden=5,threshold=0.01)

..我得到错误“算法没有收敛”

这是我第一次来构建模型的尝试。这就是为什么我只想使用一个输入参数（空气温度），未来，我想使用更多的输入，如风速，关于工作日和节假日的信息等等。你知道我做错了什么吗？隐藏的神经元或层数是否有问题？我也尝试使用其他参数'隐藏'的值，我仍然有错误。

这里是我的数据集：click

预先感谢您的帮助。

来源

2014-04-09 user3021863

[R神经网络不能在时间序列的stepmax内收敛]（http://stackoverflow.com/questions/16631065/r-neuralnet-does-not-converge-within-stepmax-for-time-series ） – duffymo

这也可以帮助你。融合与理解算法和数据有关：http://journal.r-project.org/archive/2010-1/RJournal_2010-1_Guenther+Fritsch.pdf – duffymo

谢谢您的意见。阅读提供与你的材料后，我以为

我试了一次不同的神经网络配置和更小的数据集：

> trainset<-data[1:1000,] 
> testset<-data[1001:1024,] 
> net<-neuralnet(heat~temp,trainset,hidden=2,threshold=0.01) 
> temp_test<-subset(testset,select=temp) 
> net.results<-compute(net,temp_test) 
> results<-data.frame(actual=testset$heat,prediction=net.results$net.result) 
> View(results)

所以我认为我与衔接的问题是关系betweet车型配置造成的（数隐藏的神经元）和训练数据集观察的数量。

来源

2014-04-09 19:39:07 user3021863

神经网络模型训练错误

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