基于MATLAB的神经网络风速多步预测与模型比较系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多种神经网络模型（LSTM、GRU、前馈神经网络）对风速时间序列进行训练，支持1-24小时可配置多步预测，并提供RMSE、MAE等性能指标对比分析，适用于风速预测研究与工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的神经网络风速多步预测与模型比较系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的风速时间序列多步预测系统，利用多种神经网络模型（LSTM、GRU、前馈神经网络等）对风速数据进行建模和预测。系统实现了从数据预处理、模型训练、多步预测到性能评估的全流程功能，支持1-24小时的前向预测，并提供直观的可视化结果和模型比较分析，为风速预测研究提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 多种神经网络支持：集成LSTM、GRU、前馈神经网络等多种时间序列预测模型
• 灵活的多步预测：可配置1-24小时的滚动窗口预测，满足不同时间尺度的预测需求
• 全面的性能评估：提供RMSE、MAE、MAPE等多种评估指标，自动生成模型比较报告
• 完善的数据预处理：包含数据归一化、异常值检测与处理、序列重构等功能
• 丰富的可视化展示：预测结果对比曲线、模型性能叠加图、误差分布直方图等
• 参数调优功能：支持网络超参数配置和交叉验证，优化模型预测性能

使用方法

1. 数据准备：准备包含时间戳和风速值的CSV/TXT格式数据文件
2. 参数配置：设置预测步长、神经网络类型、训练测试集比例等参数
3. 运行系统：执行主程序开始训练和预测流程
4. 结果分析：查看生成的预测数据、性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少8GB内存（推荐16GB以上用于大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理模块、神经网络模型构建与训练模块、多步预测执行模块、性能评估计算模块以及结果可视化生成模块。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的顺序执行，实现从原始数据输入到最终预测结果输出的完整处理链条。