.NET神经网络或AI用于未来预测

题

我正在寻找某种智能的（我在想AI或神经网络）库，我可以提供历史数据列表，这将预测下一个输出序列。

例如，我想为图书馆提供以下图1,2,3,4,5

因此，它应该预测下一个序列为6,7,8,9,10。

输入将更加复杂，并包含更多信息。

这将在C＃应用程序中使用。

如果您有任何建议或警告，那将是很棒的。

谢谢

编辑

我要做的是使用历史销售数据，预测特定客户最有可能在下一个时期花费多少。

我确实知道，有数十个外部因素会影响客户的购买，但是目前，我只需要基于销售历史记录，然后绘制显示过去销售和预测销售的图表。

解决方案

如果您正在寻找.NET API，那么我建议您尝试Aforge.net http://code.google.com/p/aforge/

如果您只想在可以使用的数据集中尝试各种机器学习算法，那么我建议您与 weka;它（相对）易于使用，并实现了许多ML/AI算法。为每种算法运行多次运行，并使用不同的设置，并尝试尽可能多的算法。他们中的大多数将具有一些预测能力，如果您结合了合适的能力，那么您可能真的会得到一些有用的东西。

其他提示

如果我正确理解您的问题，您想近似并推断未知功能。在您的示例中，您知道功能值

f(0) = 1
f(1) = 2
f(2) = 3
f(3) = 4
f(4) = 5

这些要点的近似值将是 f(x) = x+1, ，那会屈服 f(5) = 6...如预期的。问题是，您无法在不了解要推断的功能的情况下解决这个问题：是线性的吗？是多项式吗？它平稳吗？是（大约或完全）循环吗？该功能的范围和域是什么？您对要推断的功能的了解越多，预测就会越好。

我只是有警告，对不起。 =）

从数学上讲，上面的序列没有理由是“ 6”。我可以轻松地给您一个简单的功能，其下一个值是您喜欢的任何值。只是人类像简单的规则一样，因此倾向于看到这些序列中的联系，实际上不存在。因此，如果您不想提供其他信息，那么对于计算机来说，这是不可能的任务。

编辑：在您怀疑数据具有已知功能依赖性的情况下，并且有无法控制的外部因素，也许回归分析将有良好的结果。要开始轻松，请看线性回归第一的。

如果您不能假设线性依赖性，则有一个不错的应用程序，它会寻找适合您历史数据的功能...我记得以后会尽快更新此帖子。 =）

许可以下： CC-BY-SA 和归因