人工ニューラルネットワークを使用した温度予測

Question

予測のために温度、降水量、湿度および日付の4つのパラメータを使用しています。私は単一のパラメータ温度を予測しようとしています。私はトレーニングのためにバックプロパゲーションアルゴリズムを使用しようとしています。この目的のために最高のネットワーク構造は何でしょうか？

Answer 1

入力ノードが4つ、隠れ層が1つ（複数のノードがある）、出力ノードが1つの多層パーセプトロンを設定することから始めます。

最初の入力ノードが温度値を受信し、次に降雨値などを受け取るように、テストセット（たとえば.cvs）を入力してネットワークを訓練します。

入力として日付を使用することはできません。たとえば、年{1、..、12}、週{1、..、52}、または日{1、..、365}を使用するだけで、日付を数値に変換してみてください。

また、入力値をアクティブ化関数の範囲に正規化しようとします。したがって、ロジスティック関数を使用する場合、データを[0,1]の範囲とTanh [-1,1]などのように正規化します。 出力値は同じ範囲になりますので、後でそれを非正規化する必要があります。正規化プロセスのための全単射関数を選択することが重要です。