MATLAB实现的BP神经网络多变量时序预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的BP神经网络多变量时序数据预测解决方案，涵盖数据预处理、网络结构配置、模型训练优化及结果分析模块，支持灵活参数自定义，适用于复杂时序预测场景。

详 情 说 明

基于BP神经网络的多变量时序数据预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的BP神经网络预测模型，专门用于多变量时序数据的训练与预测。系统集成了数据预处理、网络结构设计、模型训练优化和预测结果分析四大核心模块。通过自定义网络层数、神经元数量、激活函数等参数，用户能够灵活构建神经网络模型，并获得训练过程可视化及预测精度评估。

功能特性

• 多变量时序数据处理：支持多维数值型矩阵输入，适用于复杂的时序预测场景
• 灵活的网络配置：可自定义隐含层数量、神经元个数、学习率、训练次数等参数
• 完整的数据预处理：提供数据归一化处理，支持自定义归一化范围和缺失值处理
• 训练过程可视化：实时显示损失函数变化趋势，便于监控训练效果
• 全面的预测评估：输出均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等评估指标
• 预测结果分析：生成测试集预测值与真实值对比曲线，提供预测置信区间
• 模型持久化：保存训练好的神经网络模型，包含权重和偏置参数

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，格式为多维数值型矩阵（M×N），其中M为样本数量，N为特征维度

1. 参数配置：设置网络参数，包括：

- 隐含层数量和神经元个数 - 学习率、训练次数等训练参数 - 可选的数据预处理参数（归一化范围、缺失值处理方式等）

1. 模型训练：运行训练程序，系统将自动完成数据预处理、网络初始化、模型训练等过程

1. 结果分析：查看训练过程曲线、预测结果对比图、性能评估指标和预测置信区间

1. 模型应用：使用训练好的模型文件进行新数据的预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装以下工具箱：

- Neural Network Toolbox（神经网络工具箱） - Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、神经网络模型构建、模型训练与优化、预测结果生成以及性能评估指标计算。该文件整合了完整的预测流程，能够根据用户配置的参数自动执行从数据准备到结果输出的全过程，并提供了训练过程的可视化展示和预测精度的定量评估。