MATLAB双隐含层BP神经网络时序预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建双隐含层BP神经网络，实现时序数据的预处理、训练、参数优化及预测可视化。适用于非线性数据预测，支持用户导入自定义数据集进行建模分析。

详 情 说 明

基于双隐含层BP神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目构建了一个具有双隐含层结构的BP（反向传播）神经网络模型，专门用于时序数据的预测分析。系统集成了数据预处理、网络训练、参数调优和结果可视化等完整流程，能够有效处理非线性时序数据的预测问题。用户可通过导入自定义数据集，便捷地完成模型训练与测试验证。

功能特性

• 双隐含层网络结构：采用双隐含层设计，增强了模型的非线性拟合能力，能够捕捉时序数据中更复杂的特征模式。
• 完整的训练流程：支持从数据预处理、网络初始化、模型训练到性能评估的全流程自动化处理。
• 灵活的参数配置：允许用户自定义网络结构（如隐含层节点数）、训练参数（如学习率、训练次数）以及数据预处理参数（如归一化范围、滑动窗口大小）。
• 全面的结果输出：

* 训练过程可视化：实时显示训练进度与误差收敛曲线。 * 模型参数保存：输出训练后的网络权重与偏置等参数。 * 预测结果与评估：提供测试集的预测值、置信度评估及多种性能指标（MSE, MAE, R²）。 * 直观的结果对比：绘制原始数据与预测数据的对比曲线图。

使用方法

1. 准备数据：将时序数据整理为N×M矩阵格式（N为样本数，M为特征维数），并划分为训练集和测试集。
2. 配置参数：在主程序或配置文件中设置网络参数（隐含层节点数、学习率等）和数据预处理参数。
3. 运行程序：执行主程序文件，系统将自动进行数据预处理、模型训练和预测。
4. 查看结果：程序运行完毕后，可在命令行窗口查看性能评估指标，并在图形窗口中查看误差曲线和预测结果对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB 基础环境（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，主要包括：系统初始化与参数配置、时序数据的读取与预处理（包括归一化和滑动窗口处理）、双隐含层BP神经网络模型的构建与初始化、基于梯度下降算法的模型训练过程、利用训练好的模型对测试数据进行预测、预测性能的计算与评估，以及训练误差曲线和预测结果对比图的可视化显示。