laoliu2005 发表于 2010-4-23 09:57

关于神经网络在时间序列资料预测分析中的应用问题

用神经网络建立预测模型时，需要将样本数据划分为训练数据集和测试数据集，利用训练数据集建立模型后，需要用测试数据集检测模型的泛化能力（预测能力）。当检测结果符合要求时，是立即用这个模型进行将来的预测还是把训练数据集和测试数据集合在一起重新拟合模型再做预测分析呢？
     例如手边有1980年-2009年的某病发病数据，需要建立模型对2010-2012年的发病数进行预测。现在将1980年-2006年的数据作为训练集、将2007-2009年的数据作为测试集，假设建立的模型A经测试符合要求，进行预测分析时，是利用模型A直接对2010-2012年的发病数进行预测呢？还是利用1980-2009年的全部数据重新进行训练建立模型B，用模型B对2010-2012年的发病数进行预测？进行预测分析时近期数据对将来趋势的预测至关重要，如果用模型A进行预测，相当于模型中没有利用2007-2009年的发病数据，而是用1980-2006年的数据预测2010-2012的发病数，这样预测结果根本没有考虑2007-2009年（近期）发病趋势对2010-2012年发病趋势的影响，结果是否可靠？相反，如果用模型B进行预测，相当于重新建立了一个模型，因为没有测试数据检测其泛化能力，预测2010-2012年发病数的可靠程度依然不能确定。
     偶是神经网络的初学者，遇到这个问题时查阅了一些书籍和文献，但都是谈如何建立模型如何检测模型，而没有说如何利用建立的模型进行预测，因此不知道究竟该如何操作，敬请各路大侠指点迷津，先谢谢啦:dizzy:

linmatsas 发表于 2010-4-23 10:21

偶还没有学……学过了告诉你~~~~

tears2010 发表于 2010-4-26 17:27

回复 1# laoliu2005


    学习中，还没有掌握。
先数据预处理，在建模与识别！

2532430 发表于 2010-4-28 21:47

新手，还不懂。。。。
。。。。

georgehy 发表于 2010-4-28 22:21

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{:3_52:}
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wym461636546 发表于 2010-4-29 13:00

我也想知道啊，最近正在进行这方面的论文，我看到有人将所有的数据特殊分组，貌似还可以

wdmbjh 发表于 2010-4-30 08:58

可以试一下滚动预测方式：
训练样本输入P=;
训练样本输出T=;
........
输入试验样本P1=;
网络输出结果就是2010年的


输入试验样本P1= ；
网络输出结果就是2011年的

输入试验样本P1= ；
网络输出结果就是2012年的

zerodingying 发表于 2012-2-4 16:07

感谢楼主，很不错的说。。。。。

lifuqiang 发表于 2012-5-15 22:08

我也没学过，但是也遇到过类似的问题

Fate叆 发表于 2012-7-9 17:40

的得到的得到的顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
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