神经网络峰的早期检测(Early Detection of peaks with Neural Ne

我使用神经网络技术（向后学习）。 例如，作为输出我给的18点提前量和输入我给了最新的5点训练。（我试着输入数据5,10，20，30 ...的多种组合）。

例如，途中我训练我的数据：

T，T + 1，T + 2，T + 3，T + 4 ... => T + 22（4 + 18）

T + 1，T + 2，T + 3，T + 4，T + 5 ... => T + 23

指数输入：

T，T + 1，T + 2，T + 4，T + 8 ... => T + 26（8 + 18）

T + 1，T + 2，T + 3，T + 8，T + 9 ... => T + 27

我训练之后，我已经做了前进与我受训值学习。 我观察到，神经网络将无法赶上突然峰。 大部分如果我要提前预测18秒的时候，它预测正确的成果17秒后。

你有关于如何我能预测的突发尖峰对我有什么意见（稍后将发生t秒）与神经网络？

Answer 1:

我用反向传播工作，我观察到相同的行为。 如果我理解正确的，你没有一个真正的预测。 偷窥，当存在时的数据，都可以是“预测”之后才出现在系列，和你观察和表观预测具有延迟。

我thinf你有用户经常性的网络。

文章来源: Early Detection of peaks with Neural Network