用于拟合曲线的 Tensorflow RNN 简单示例/模板？答案

【问题标题】：Tensorflow RNN simple and easy examples/ templates for fitting curves?用于拟合曲线的 Tensorflow RNN 简单示例/模板？
【发布时间】：2018-12-28 23:35:15
【问题描述】：

我正在寻找带有 Tensorflow 的循环神经网络 (RNN) 的简单示例或模板脚本，适用于我的问题。我试图通过嘈杂的数据 x 拟合曲线，但额外的挑战是数据有间隙（见下图） - 从这个意义上说，我试图预测间隙内部和外部的 x。

关于我的问题和数据的更多信息：除了 x，我还有时间和其他 2 个特征作为数据，它们部分影响了 x 的行为。因此，我有 690 个数据向量作为潜在输入，每个向量的长度为 4 个特征（时间、x 和 2 个其他特征）。对于 time=[340,580]，只有 x 有间隙，而其他 2 个特征没有。

您是否遇到过一些我可以轻松修改以解决我的问题的简单代码？您是否完成了一些使用适用于我的问题的代码的 ML/AI 网络教程？

【问题讨论】：

能否请您发布一个指向散点图中使用的数据的链接？
@JamesPhillips 我编辑了我的帖子并包含了数据链接，谢谢

标签： python tensorflow curve-fitting rnn

【解决方案1】：

我发现方程“x = a*pow(ln(time+b),c)”与参数 a = 6.6758288202172349E+04、b = 6.0783313776716161E+00 和 c = 1.6826967379067199E 的拟合良好-02，R 平方 = 0.90，RMSE = 82.3（见图）。

【讨论】：

数据已经用数值方法拟合了。我现在想要实现的实际上是用机器学习代码拟合数据，这样我就可以比较数值拟合的性能（就像你展示的那样）。其中，我必须检查数据中是否存在一些隐藏的小结构，偏离完全平滑的曲线。所以，能给我一些合适的循环神经网络模板吗？
回答你的问题，我个人已经有一段时间没有使用神经网络了，也没有模板代码。
它仍然有帮助，tnx！但是为什么你的方程“x = a*pow(ln(time+b),c)”中有一个昏迷符号。对不起，我不太明白语法。你用什么程序/脚本来适应？
在许多计算语言中，幂函数语法采用两个参数，例如 power(a,b)，其中逗号用作分隔符。为了回答您关于拟合的问题，我使用我的开源曲线和曲面拟合网站 zunzun.com 执行了方程搜索 - 它使用名为差分进化的遗传算法来确定非线性方程的初始参数估计，并具有“函数finder" 用于方程搜索。
我现在明白了，谢谢！因此，在 python 语法中，我将是“x=a*(ln(time+b))**c”或在 wolframalpha 语法中是“x=a*(ln(time+b))^c”。我将在 zunzun.com 上玩耍，以检查可能对我有帮助的其他东西 :)