我正在使用预测包的 nnetar 进行单变量时间序列的预测建模。我在系列数据上拟合了一个模型，例如神经网络 NAR(p,P)。现在我想知道如何返回 nnetar 估计的重量或最佳重量？
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解释?nnetar如下：在输出中，该model字段包含适合您的数据的神经网络列表（其中有几个）。
library(forecast)
fit <- nnetar(lynx)
str(fit)
str(fit$model[[1]])
summary( fit$model[[1]] )
# a 8-4-1 network with 41 weights
# options were - linear output units
# b->h1 i1->h1 i2->h1 i3->h1 i4->h1 i5->h1 i6->h1 i7->h1 i8->h1
# 2.99 -7.31 3.90 -2.63 -1.48 4.30 2.57 2.77 -9.40
# b->h2 i1->h2 i2->h2 i3->h2 i4->h2 i5->h2 i6->h2 i7->h2 i8->h2
# -0.23 -1.42 -1.27 0.75 2.48 1.12 0.01 -2.79 -2.35
# b->h3 i1->h3 i2->h3 i3->h3 i4->h3 i5->h3 i6->h3 i7->h3 i8->h3
# 3.30 -1.43 -0.79 7.44 -0.42 1.12 -5.36 15.61 -5.17
# b->h4 i1->h4 i2->h4 i3->h4 i4->h4 i5->h4 i6->h4 i7->h4 i8->h4
# 2.49 6.25 -7.01 7.06 -0.99 1.80 -0.55 5.53 -5.31
# b->o h1->o h2->o h3->o h4->o
# 2.31 -0.47 -0.16 -4.07 2.37
fit$model[[1]]$wts
# [1] 2.98730023 -7.30926809 3.89674784 -2.63077534 -1.48084101 4.30309382
# [7] 2.57150487 2.76947222 -9.40136188 -0.23053466 -1.41876993 -1.26569624
# [13] 0.75035031 2.48057839 1.11969186 0.01107485 -2.79027580 -2.35033702
# [19] 3.29874907 -1.43432740 -0.79437302 7.43590968 -0.42005316 1.12337542
# [25] -5.35698080 15.61077915 -5.16566644 2.49343460 6.25330958 -7.00554826
# [31] 7.05694732 -0.99034344 1.80374167 -0.55078148 5.52887784 -5.31445324
# [37] 2.31407224 -0.46995772 -0.15824823 -4.06939514 2.36781125
于 2013-08-28T10:33:49.280 回答