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Optimierung mittels Zeitreihenvorhersage (NARX)

 

Nuzerer
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     Beitrag Verfasst am: 20.09.2018, 16:21     Titel: Optimierung mittels Zeitreihenvorhersage (NARX)
  Antworten mit Zitat      
Moin moin,

das hier ist eher eine generelle Frage. Ich hoffe ich bin im einigermaßen richtigen SubForum gelandet. Question

Ich habe zum prognostizieren einer Zeitreihe, welche das thermische Verhalten eines Gebäudes wiedergibt, ein NARX Netz erstellt und trainiert. Um Vorhersagen über den Zeitschritt t+1 hinaus treffen zu können muss ich das Netz quasi als "closed Loop" betreiben, indem ich die ein Teil der Ergebnisse des Zeitschrittes t+1 an meine orginale Zeitreihe anfüge und den nächsten Zeitschritt erneut vorhersagen lasse. Das wird im loop dann solange wiederholt bis der gewünschte Zeitschritt t+x vorhergesagt wird. Das funktioniert soweit auch alles ganz gut! Cool

Meine Input X besteht aus einem Vektor mit 6 Variabeln und meine Targets aus 3 Variabeln. Alle Targets werden auch als Inputs geführt.

Nun mein Problem:
Ich will mit diesem Netz nicht nur Prognostizieren sondern Regeln. Für diesen Fall soll die eine der Inputvariabeln, die Vorlauftemperatur T_VL so verändert werden, dass die gewünschte Raumtemperatur R_soll erreicht wird.

Habt ihr eine Idee, wie ich das in Matlab umsetzten kann? Mir wäre schon geholfen wenn ich weiß, wonach ich suchen muss... Embarassed

Besten Dank!
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Nuzerer
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Beiträge: 2
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     Beitrag Verfasst am: 21.09.2018, 08:42     Titel: Neuformulierung
  Antworten mit Zitat      
Also, vielleicht habe ich mich etwas schwammig ausgedrückt. Ich habe folgendes Netz:

Code:

X = [X1 X2 X3 X4 X5 X6]
T = [T1 T2 T3]

X = tonndata(X,false,false);
T = tonndata(T,false,false);

[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);

Y = net(X,T)
 


Wobei Y die Vorhersage für den Zeitschritt t+1 ist.

Nun die Frage: Wie würdet ihr Vorgehen, wenn der letzte Wert des Vektors X4 so verändert werden soll, dass der letzte Wert des Vektors T1 einem Wert X möglichst nahe kommt? Geht das mit einer Matlab internen Fuktion und wie sind die Daten aufzubereiten.

Danke schonmal!


Vll hilft das ein wenig.
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