旌阳移动网站建设,微网站 杭州,网站建设分哪几种,湖南网站建设方案优化时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 Matlab实现BP神经网络时间序列预测未来#xff08;完整…时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录 时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料 预测结果 基本介绍 Matlab实现BP神经网络时间序列预测未来完整源码和数据 1.Matlab实现BP神经网络时间序列预测未来 2.运行环境Matlab2018及以上data为数据集单变量时间序列预测 3.递归预测未来数据可以控制预测未来大小的数目适合循环性、周期性数据预测 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标 程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主回复MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)同等价值程序兑换完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)完整程序和数据下载方式3(订阅《BP神经网络》专栏同时可阅读《BP神经网络》专栏内容数据订阅后私信我获取)MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)专栏外只能获取该程序。
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%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
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%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);
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P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);
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%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);
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[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 创建网络
net newff(p_train, t_train, 5);%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs 1000; % 迭代次数
net.trainParam.goal 1e-6; % 误差阈值
net.trainParam.lr 0.01; % 学习率%% 训练网络
net train(net, p_train, t_train);
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