Matlab 基于神经网络的湖泊游客建模

比如说，我想对特定时间任意湖泊的游客数量进行建模

给定数据：

• 12个湖泊游客数量的时间序列
• 12个湖泊的天气时间序列
• 湖边树木的数量
• 海滩草/石地面的百分比

在此，我想使用神经网络（NN）来模拟访客数量，我有一些基本问题，我想逐步介绍。请注意，不应使用访客时间序列

1） 我们仅使用以下输入：

• 一天中的时间
• 星期几

所以有两个输入和一个输出。我读到一条经验法则，说隐藏的神经元应该被选为

#输入>=神经元>=#输出

这里输入的数量是2还是对因变量的实际数量（如天气、人的情绪、经济状况等）的估计。如果是，我应该选择隐藏的神经元为1或2，对吗

2） 如果我想将湖泊的特定参数作为trea数或地面比率，我可以将其作为附加输入（12个湖泊中的每个湖泊的常数）添加吗？或者，出于某种原因，这不会有帮助吗？我如何确保这些输入和输出之间存在因果关系

3） 对于天气，因为它是一个时间序列，我应该使用哪些天气值。例如，如何获得最佳延迟。格兰杰因果关系是确定这一点的一种手段吗

希望你能帮忙。我只想讨论NNs在建模方面的优势，并想听听你的意见。我会用Matlabs神经网络工具箱来做这个。

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提前感谢。

或者您只使用2个输入或使用更多输入。如果您想要更多的变量（如树的数量），这是NN的新输入。您怀疑变量是否依赖？使用主成分分析。据我所知，主成分分析将相互关联的输入转换为非相关的主成分，然后将其用作输入。那么，如果主成分与神经网络的目标函数没有任何因果关系呢。尽管如此，NN仍会尝试寻找最佳拟合，但不会拒绝此输入。那么，我如何确保我只输入相关的输入/主成分呢？