2015-ESWA_sumskipnan_ANN_autoregressive_

标题“2015-ESWA_sumskipnan_ANN_autoregressive_”指的是一个2015年的项目，该项目利用神经网络（ANN，Artificial Neural Network）解决输入-输出拟合问题，具体涉及到了数据处理中的“sumskipnan”方法以及自回归（autoregressive）模型。下面将详细解释这些概念。 **神经网络（ANN）**： 人工神经网络是一种受到生物神经元网络启发的计算模型，由大量的人工神经元节点构成，这些节点通过连接权重相互作用。在机器学习中，神经网络用于从输入数据学习复杂的非线性关系，以实现分类、回归、预测等多种任务。在这个项目中，神经网络被用来进行输入-输出的拟合，即根据一系列输入值来预测相应的输出值。 **输入-输出拟合问题**： 在许多科学和工程领域，我们经常需要建立一个模型来描述输入变量与输出变量之间的关系。输入-输出拟合问题就是寻找这样一个模型，使得模型的输出尽可能接近实际的输出数据。在本项目中，神经网络作为模型，通过学习输入数据和对应的期望输出，调整其内部权重以优化预测性能。 **sumskipnan**： 在数据预处理阶段，"sumskipnan"通常是指在处理包含缺失值（NaN，Not a Number）的数据时，跳过缺失值并计算剩余非缺失值的总和。在机器学习中，缺失值的处理是非常关键的一步，因为它们可能会影响模型的训练和预测效果。sumskipnan方法可以有效地处理这些情况，避免了因缺失值导致的计算错误。 **自回归（Autoregressive）模型**： 自回归模型是一种时间序列分析模型，它假设当前的观测值是过去几个观测值的线性组合加上一些随机误差。在本项目中，神经网络可能被配置为自回归模型，这意味着它会考虑过去的输入值来预测未来的输出值。这种模型在预测序列数据，如股票价格、天气预报等领域非常常见。 在“matlab-src”这个文件夹名中，我们可以推断项目代码是用MATLAB编写的。MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析环境，广泛用于科学计算、工程应用以及机器学习等领域。因此，这个项目的源代码可能是用MATLAB实现的神经网络和自回归模型。 总结，这个项目是使用MATLAB编程，构建了一个基于神经网络的自回归模型，该模型能够处理包含缺失值的数据，并且应用于输入-输出的拟合问题。通过sumskipnan处理缺失值，确保了模型训练的准确性，而自回归特性则使模型具备了对时间序列数据的预测能力。