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基于卷积神经网络的时序预测模型(MATLAB实现)(程序+说明报告)
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该MATLAB代码实现了一个基于CNN算法的神经网络优化过程。该代码旨在对时间序列数据进行预测分析。具体步骤如下: 1.环境设置与数据导入:关闭 MATLAB 的报警信息,关闭所有图窗,清空变量和命令行。从名为数据集.xlsx的 Excel 文件中读取时间序列数据。 2.数据分析与预处理:确定样本个数和预测模型的参数,包括延时步长 kim 和跨时间点预测步长 zim。使用移动窗口的方法将时间序列数据转化为适合监督学习的数据集。 3.数据集划分与归一化:4将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。对训练集和测试集的输入数据进行归一化处理,以提高神经网络训练的效果。 卷积神经网络构建: 4.使用 MATLAB 的神经网络工具箱构建卷积神经网络(CNN)模型。神经网络包括卷积层、批归一化层、Relu激活层、Dropout层、全连接层和回归层。 5.训练模型:使用 Adam 梯度下降算法进行模型训练,设置了最大训练次数、初始学习率、学习率衰减策略、正则化等参数。 6.模型评估与预测:训练完成后,利用训练好的神经网络对训练集和测试集进行预测。 7.结果分析与可视化:计算并展示了预测结果与真实值之间的均方根误差(RMSE)、R²系数、平均绝对误差(MAE)、平均误差(MBE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等评价指标。 8.绘制了训练集和测试集的预测结果对比图,以及真实值与预测值的散点图,用于展示模型的预测效果和准确性。 9.结论:最后,通过分析网络结构和评估指标,对模型在训练集和测试集上的表现进行了总结和讨论。 这段程序结合了深度学习技术中的卷积神经网络和时间序列分析方法,用于预测时间序列数据中的趋势和模式,适用于多种实际应用场景如股票预测、天气预测等。 通过上述步骤,可以全面地评估神经网络在时间序列数据上的预测能力,并通过多个指标和图形分析模型的性能。总体来说,这段代码实现了使用CNN提高神经网络在回归任务上的预测性能,并对优化后的模型进行评估和可视化。
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