matlab - 我可以使用神经网络在仅知道输入的情况下获得输出序列的估计吗？

Question

假设我有一个模型

h(t) = F[h(t-1),h(t-2), ... , u(t-1), u(t-2), ...]

其中 F[] 是函数中包含的变量的非线性函数。

例如，h(t) 可以是:

h(t) = h(t-1) + u(t-1) + h(t-1)*u(t-1) + h(t-1)*h(t-2)

现在，为了解决我的问题，我只有数据系列 u(t) 可用。我没有 h(t) 的系列，也不知道模型。

我是否可以使用神经网络工具箱通过提供 u(t) 来生成 h(t) 的良好非线性估计？如果是这样，我应该使用什么神经网络？

Answer 1

对我来说，这就像教 child 乘法，却没有给出任何暗示什么是正确的解决方案。您至少应该能够提供某种适应度函数来估计您的 ANN 的表现。然后您可以使用进化算法(例如 CMA-ES)来优化您的 ANN。