Прогнозирование двумерных данных

From

Alexey Sevastianov (2:5049/125.29)

To

Vladimir Vassilevsky

Date

2002-12-16T18:50:01Z

Area

RU.ALGORITHMS

Здравствуйте, Vladimir!

Monday December 16 2002 в 17:47, Vladimir Vassilevsky писал  к Alexey Sevastianov:

 AS>> образом: Есть ряд значений x(t). На основе x(1)..x(k)
 AS>> прогнозируем точку x(k+1). Для получения значения x(k+2) сдвигаем
 AS>> ряд на единицу и задача повторяется. А как формулируется
 AS>> постановка задачи прогнозирования двумерных данных, т.е. рядов
 AS>> x(t) и y(t) одновременно, где функциональная связь между x и y
 AS>> неизвестна?

 VV>  Точно так же, только рассматривается не точка, а вектор X(n)
 VV>  и прогнозируется X(n+1)

Тогда возникает проблема формирования обучающей матрицы при использовании для прогнозирования нейронных сетей. Для одномерных данных входы и выходы обучающего множества обычно представляют в виде:

inputs:
x(1)    x(2)...
..
x(n)    x(n+1)...

outputs:
x(n+1)  x(n+2)...

Для двумерного случая я делаю:

inputs:
x(1)    x(2)...
y(1)    y(2)...
..
x(n)    x(n+1)...
y(n)    y(n+1)...

outputs:
x(n+1)  x(n+2)...
y(n+1)  y(n+2)...

Насколько это правомерно?

С уважением, Alexey Sevastianov

--- GoldED+/W32 1.1.5-021004
 * Origin: Люди легко верят тому, чего страстно ожидают (2:5049/125.29)