用于预测特定日期能量的神经网络答案

【问题标题】：Neural Networks for predicting Energy at particular date用于预测特定日期能量的神经网络
【发布时间】：2017-06-28 08:59:02
【问题描述】：

我正在尝试预测特定日期的太阳能值。为此，我正在使用人工神经网络模型。我在确定正确的激活函数时遇到了问题。由于 sigmoid 函数给我输出 0-1，我想拥有和输出像 256.33。所以我想为隐藏层应用 sigmoid，为输出层应用 ReLu 以保持网络中的非线性。你能建议我这样做的方法是什么吗？我的方法正确吗？

关于我的架构-我使用 3 层，其中一层是隐藏层。(1) 我尝试将 sigmoid 应用于这两个层作为激活函数。(2) 然后我对这两个函数都应用了 ReLU 激活。这两种方法都失败了。现在我正在尝试在输出层上应用 ReLU，在隐藏层上应用 Sigmoid。

【问题讨论】：

为什么需要神经网络？物理还不够吗？或者您是否正在接受测量输入并尝试从中创建模型？即使在那种情况下，我更喜欢经典回归而不是 NN。我不确定我是否理解你在做什么。
实际上我想创建一个使用天气数据作为输入和能量值作为输出的模型。这样我就可以将它用于太阳能预测。我已经应用了回归模型，效果很好，但我读过几篇文章说神经网络效果更好。@duffymo

标签： neural-network deep-learning forecasting backpropagation

【解决方案1】：

一种解决方案是为一天内可能产生的最大太阳能选择某个值。例如一天内产生的最大太阳能或最佳情况下可能产生的最大太阳能。然后使用该值来缩放 Sigmoid 函数的输出。

f(x) = Sigmoid(x) * MAX_ENERGY

【讨论】：