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基于BP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BP算法的神经网络优化过程。主要步骤如下: 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:关闭报警信息、关闭所有图窗、清空变量和命令行。 2. 导入数据:从`数据集.xlsx`文件中读取时间序列数据。 3. 数据分析:确定样本个数和预测模型的参数,如延时步长(`kim`)和跨时间点预测步长(`zim`)。 4. 构造数据集:通过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,其中每行数据由`kim`个历史数据和1个目标数据组成。 5. 数据集划分:将数据集按比例分为训练集和测试集,并进行维度分析。 6. 数据归一化:将训练集和测试集的数据进行归一化处理,以提高神经网络训练效果。 7. 创建神经网络:利用`newff`函数创建一个具有5个隐藏层节点的前馈神经网络。 8. 设置训练参数:包括迭代次数、误差阈值和学习率等。 9. 训练网络:使用训练集数据训练神经网络。 10. 仿真测试:利用训练好的神经网络分别对训练集和测试集进行预测。 11. 数据反归一化:将预测结果反归一化回原始数据范围。 12. 评估预测误差:计算均方根误差(RMSE),并绘制训练集和测试集的预测结果对比图。 13. 计算相关指标:包括R²、MAE、MBE和MAPE等,用以评价模型性能。 14. 绘制散点图:分别绘制训练集和测试集的预测值与真实值的散点图,展示预测效果。
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