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我試圖預測特定日期的太陽能值。爲此,我使用人工神經網絡模型。我在決定正確的激活函數時遇到問題。由於sigmoid函數給我輸出0-1,我想有和輸出像256.33。所以我想爲隱藏層應用sigmoid,爲輸出層應用ReLu以保持網絡中的非線性。您能否告訴我如何做到這一點?我的方法是否正確? (1)我嘗試將兩個圖層的sigmoid作爲激活函數應用(2)然後我將ReLU激活應用於函數。這兩種方法都是失敗的。現在我正在嘗試將輸出層和Sigmoid應用於隱藏層。用於在特定日期預測能量的神經網絡

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爲什麼你需要一個神經網絡?物理不夠嗎?還是你正在測量輸入並試圖從中創建一個模型?即使在這種情況下,我寧願古典迴歸神經網絡。我不確定我瞭解你在做什麼。 – duffymo

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其實我想創建一個使用天氣數據作爲輸入和能量值作爲輸出的模型。以便我可以將其用於太陽能預測。我已經應用了它的運作良好的迴歸模型,但我已經閱讀了很少的論文,它說神經網絡更好地工作。@ duffymo – Abhishek

回答

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一個解決方案是爲一天內可能產生的最大可能太陽能量選擇一些值。例如,在最佳情況下,可能在一天內產生的最大太陽能量或最大太陽能量。然後使用該值縮放Sigmoid函數的輸出。

˚F(X)= 乙狀結腸(X)* MAX_ENERGY