我正在寻找某种智能（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。
作为一个例子，我想向图书馆提供以下图1,2,3,4,5
并基于此，它应该预测下一个序列是6,7,8,9,10等。
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会很棒。
由于
修改
我正在尝试使用历史销售数据，预测特定客户最有可能在下一期间花费的金额。
我确实知道有很多外部因素可以影响客户购买，但现在我只需要根据销售历史记录，然后绘制一张显示过去销售额和预测销售额的图表。
答案 0 :(得分：3)
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/
如果您只是想在您拥有的数据集上尝试各种机器学习算法，那么我建议您使用Weka;它（相对）易于使用，并且它实现了许多ML / AI算法。为每种算法运行具有不同设置的多次运行，并尝试尽可能多的算法。他们中的大多数都会有一些预测能力，如果你把它们结合起来，那么你可能会得到一些有用的东西。
答案 1 :(得分：1)
如果我正确理解您的问题，您需要近似并推断未知函数。在您的示例中，您知道函数值
f(0) = 1
f(1) = 2
f(2) = 3
f(3) = 4
f(4) = 5
这些点的良好近似值为f(x) = x+1，这将产生f(5) = 6 ......如预期的那样。问题是，如果不了解您想要推断的函数，就无法解决这个问题：它是线性的吗？它是多项式吗？它顺利吗？ （近似或完全）是循环的吗？功能的范围和范围是什么？您对要推断的函数了解得越多，预测就越好。
答案 2 :(得分：1)
我只是发出警告，抱歉。 =）
从数学上讲，上面的序列没有理由跟随“6”。我可以轻松地为您提供一个简单的函数，其下一个值是您喜欢的任何值。它只是人类喜欢简单的规则，因此倾向于看到这些序列中的连接，实际上并不存在。因此，如果您不想向计算机提供其他信息，则这对于计算机来说是不可能完成的任务。
修改 如果您怀疑您的数据具有已知的功能依赖性，并且存在无法控制的外部因素，那么regression analysis可能会有良好的结果。要轻松起见，请先查看linear regression。
如果你不能假设线性依赖，那么有一个很好的应用程序可以找到适合你历史数据的函数......我会在记得的时候用它的名字更新这篇文章。 =）