我用MATLAB神经网络工具箱训练了带一个x输入的时间序列神经网络。
训练好后保存net，
随后使用y_pre=sim(net,x_pre)的格式想要预测新的数据
可是这时MATLAB提示我 Number of inputs does not match net.numInputs.
想知道时间序列的神经网络该用什么样的格式输入进行预测新数据？
MATLAB时间序列神经网络训练好后如何调用？
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- 2023-02-28 00:49回答 2 已采纳 可以将输入为复数序列的神经网络转换为接受实数特征的神经网络，将复数序列的实部和虚部分别拆分为两个实数特征输入神经网络。在训练期间，网络会学习到如何将这两个实数特征组合成复数，从而可以得到复数序列的输出
- 2021-11-12 19:53回答 1 已采纳 看题主的意思是应该会multisim了，然后不断操作multisim工况批量获得了不通故障的数据，然后要根据这些数据预测故障吧？也就是故障分类了建议把数据整理成表格形式比如 Data1 Data2
- 2016-04-01 04:52回答 2 已采纳 能做，Matlab提供了接口的，但是不是那么容易的，会有人品因素的。
- 2023-04-05 11:13基于MATLAB编程的BP神经网络时间序列回归分析，通过MATLAB读取EXCEL数据，然后建立时间序列模型，定义好时间序列步长，可以调整，然后BP神经网络进行训练测试，MATLAB打开main文件后代码可以直接运行，
- 2022-03-22 17:13回答 3 已采纳 不一定。BP神经网络是算法，是一系列数学公式的集合；而Matlab是集成开发环境和语言，是用来编程实现算法的。一个是理论，一个是编程工具。如果你学完理论之后想编程实现，可以考虑Matlab或者pyth
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2022-08-30 16:39小明技术分享的博客 你必须得了解神经网络吧，光那个训练函数及newff就够你琢磨半天的，然后在分析小波吧，如果没学过的肯定也得下下功夫了，其实就这两部分，建议单独各自找个例子代码运行一下，比较直观的学习我觉的是matlab学好的...
- 2021-11-27 15:35回答 1 已采纳 你训练好了是不是还在matlab的工作区呢？如果在的话，不可能出现未定义的问题；建议训练好的net保存为net.m文件然后用 load('net.mat') A=sim(net,in46) 进行加
- 2022-02-23 09:46回答 2 已采纳 不同参量对结果的影响程度，是依赖于整个神经网络的，包括权值和激活函数。最有效的办法就是归一化之后进行敏度分析
- 2022-04-17 22:44回答 1 已采纳 可以看我的博客，有ansys接口的调用！如果帮助到你，请采纳！https://blog.csdn.net/qq_44571245/article/details/122446396
- 2023-12-23 13:141.MATLAB实现SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（完整源码和数据）运行环境MATLAB2018及以上。 2.麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练次数，初始学习率参数。 3.代码特点：参数化编程...
- 2021-03-24 16:29机器学习之心的博客 时序预测 | MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测 clc,clear;warnin off; load data ; data = [data{:}]; figure plot(data,':.','Color',[0 0 180]./255,'linewidth',0.8,'Markersize',4,'...
- 2023-12-26 17:141.MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（完整源码和数据）运行环境2020及以上。 结果分析：根均方差(RMSE)、平均绝对误差（MAE）、平均相对百分误差（MAPE） 2.麻雀算法优化...
- 2022-03-18 17:00Tooto_ttt的博客 首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知...%% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试 dataTrain = data(1:1000); %定义训练集 dataTest = da
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10月14日
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