最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。 使用MLP进行预测 使用R软件包，您可以生成外推（单变量）预测，也可以包含解释变量。 单变量预测 最简单的形式，您只需输入要建模的时间序列。     fit1<MLPfit(Air) print(fit1) 输出表明结果网络具...