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沂源县建设局网站,用户上传网站用什么做,子域名wordpress伪静态,新吴区建设局网站BP神经网络时间序列预测MATLAB代码 代码注释清楚。 可以读取本地EXCEL数据。 很方便#xff0c;初学者容易上手。 打开MATLAB准备预测明天的天气#xff1f;手头正好有一堆Excel格式的销售数据想预测下季度趋势#xff1f;咱们今天手把手用BP神经网络搞定时间序列预测。不用…BP神经网络时间序列预测MATLAB代码 代码注释清楚。 可以读取本地EXCEL数据。 很方便初学者容易上手。打开MATLAB准备预测明天的天气手头正好有一堆Excel格式的销售数据想预测下季度趋势咱们今天手把手用BP神经网络搞定时间序列预测。不用怕这个代码连编程小白都能玩转。先看数据读取部分三行代码解决战斗% 读取Excel数据注意修改文件路径 data xlsread(你的数据文件.xlsx); % 提取时间序列列假设数据在第二列 time_series data(:,2); % 转置成行向量喂给神经网络 input time_series;这里有个坑要注意Excel文件得放在MATLAB当前工作路径或者写绝对路径。新手经常在这里翻车弹出一堆红色报错找不着北。接着做数据预处理神经网络最怕数值差异大% 数据归一化到[-1,1]区间 [inputn, inputps] mapminmax(input); % 设置训练集比例这里用70%训练 train_ratio 0.7; n_samples length(inputn); train_num round(n_samples * train_ratio);mapminmax函数是救星不归一化数据的话神经网络训练速度堪比树懒。突然想到个冷知识——归一化后的数据其实可以反向还原后面预测完记得用mapminmax(reverse)这个隐藏功能。重点来了构建网络结构% 创建网络这里用经典的三层结构 net newff(inputn, inputn, [10 5], {tansig,purelin}, trainlm); % 参数设置这些数值调参侠可以自己改着玩 net.trainParam.epochs 1000; % 训练次数 net.trainParam.lr 0.01; % 学习率 net.trainParam.goal 1e-5; % 训练目标误差注意看中间那个[10 5]这表示隐藏层结构。想当年我第一次用的时候设成[100 50]结果电脑风扇直接起飞。新手建议先从简单结构试起效果不好再加层数。训练网络时加个进度条更直观net.trainParam.showWindow true; % 显示训练窗口 [net, tr] train(net, inputn(1:train_num), inputn(1:train_num));看到那个上下波动的误差曲线没如果曲线稳如老狗不下降八成是学习率设太高了。这时候别慌把lr调低一个数量级再试。预测阶段要特别注意数据反归一化% 用训练好的网络预测 predictn sim(net, inputn(train_num1:end)); % 反归一化得到实际值 predict mapminmax(reverse, predictn, inputps); % 画个对比图 plot(input(train_num1:end), b-); hold on; plot(predict, r--); legend(真实值,预测值);最后这个对比图是关键如果红蓝线基本重合就稳了。要是发现预测线像心电图一样乱跳八成是训练数据量不够或者网络过拟合了。完整代码跑起来不到20行但有几个隐藏技巧Excel数据最好先去除表头和注释时间序列长度建议至少100个点遇到报错先检查矩阵维度是否匹配。新手建议先用sin函数生成假数据练手等摸清门道再上真实数据。改天咱们可以聊聊怎么用LSTM替代BP网络不过对于刚入门的朋友这个BP版本足够应付大多数预测场景了。记住神经网络预测不是水晶球关键还得看数据质量和特征工程。代码先拿去用有问题评论区见