Article - Research 研究記事

LSTMでレスラー方程式を予測してみた

気付いたら,サイト公開2年目に突入していました.
そして,本記事で9件目です...
ちょっと寂しいので,これからはちょこちょこ記事を上げていきたいと思います.

てことで,今回はLSTMでレスラー方程式(a=0.36,b=0.4,c=4.5,0.05刻みで1ステップとする)のy-要素をとりあえず予測してみた結果を載せます.
※本当はレスラー方程式の式とかちゃんと書かなきゃですが,記事を書き続けるためにゆるく行きます!

パラメータは下記の通りです.

  • トレーニングデータ数:5000ステップ
  • テストデータ数:1000ステップ
  • 系列長:25ステップ
  • 入出力層ニューロン数:1
  • 隠れ層ニューロン数:30
  • return_sequences:False
  • epochs:100
  • optimizer:Adam(lr=0.001)


最初はreturn_sequencesが理解できませんでしたが,こちらを読んだら理解できました。

今回はワンショットの図だけ載せておきます.
以下はトレーニングデータの結果です.

Summary 概要

以下はテストデータの結果です.

Summary 概要

特にパラメータ調整をしてないのでまぁまぁではないでしょうか!
パラメータ調整してRMSE出せたら,また報告します.

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