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Acceso selecto a predicciones

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Redacción BBC Mundo. Estas son algunas de sus predicciones de cara al futuro. Contenido relacionado. Las 10 ciudades del mundo que más atraen talentos y cuáles son las de América Latina 22 febrero Las 10 ciudades del mundo donde los profesionales extranjeros cobran los mejores sueldos y qué lugar ocupan las mayores de América Latina 2 marzo Estas son las 10 mejores ciudades tecnológicas del mundo: ¿qué puesto ocupan las latinoamericanas?

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Especifique los objetivos como secuencias de prueba con valores desplazados una unidad de tiempo y los predictores como secuencias de prueba sin la unidad de tiempo final. Realice predicciones con los datos de prueba. Especifique las mismas opciones de relleno que para el entrenamiento.

Para evaluar la precisión, en cada secuencia de prueba, calcule el error cuadrático medio raíz RMSE entre las predicciones y el objetivo.

Visualice los errores en un histograma. Cuanto más bajos sean los valores, mayor será la precisión. Dada una serie de tiempo o una secuencia de entrada, para pronosticar los valores de varias unidades de tiempo futuras, utilice la función predictAndUpdateState para predecir unidades de tiempo una por una y actualizar el estado de la RNN en cada predicción.

Para cada predicción, utilice la predicción anterior como la entrada para la función. Inicialice el estado de la RNN restableciendo primero el estado mediante la función resetState. A continuación, realice una predicción inicial con las primeras unidades de tiempo de los datos de entrada.

Actualice el estado de la RNN con las primeras 75 unidades de tiempo de los datos de entrada. Para pronosticar más predicciones, forme un lazo con las unidades de tiempo y actualice el estado de la RNN mediante la función predictAndUpdateState.

Pronostique los valores para las unidades de tiempo restantes de la observación de prueba formando un lazo con las unidades de tiempo de los datos de entrada y utilícelos como entrada para la RNN.

A continuación, realice una predicción inicial Z con las primeras unidades de tiempo de los datos de entrada. Actualice el estado de la RNN con todas las unidades de tiempo de los datos de entrada. Pronostique las próximas unidades de tiempo pasando iterativamente el valor predicho anteriormente a la RNN.

Dado que la RNN no requiere los datos de entrada para realizar más predicciones, puede especificar cualquier número de unidades de tiempo que desee pronosticar. El pronóstico de lazo cerrado permite pronosticar un número arbitrario de unidades de tiempo, pero puede resultar menos preciso en comparación con el pronóstico de lazo abierto, ya que la RNN no tiene acceso a los valores reales durante el proceso de pronóstico.

trainNetwork trainingOptions lstmLayer sequenceInputLayer. Ejecute el comando introduciéndolo en la ventana de comandos de MATLAB. Los navegadores web no admiten comandos de MATLAB.

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Author: Gardabei

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