MATLAB混沌时间序列神经网络多步预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过混沌特性识别与相空间重构技术，构建神经网络模型实现时间序列的多步预测。系统支持Lyapunov指数、关联维数等混沌指标计算，提供完整的建模与预测流程。

详 情 说 明

基于混沌时间序列的神经网络多步预测系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，专注于混沌时间序列的神经网络建模与预测研究。系统通过混沌特性识别、相空间重构和神经网络训练，实现对非线性动力系统的精确预测。系统支持一步预测和多步预测两种模式，提供从数据预处理到预测结果评估的完整解决方案，适用于气象、金融、生物信号等领域的复杂时间序列分析。

功能特性

• 混沌特性分析：自动计算Lyapunov指数、关联维数等混沌特征指标
• 相空间重构：采用时间延迟嵌入法构建合适的相空间结构
• 神经网络预测：支持BP神经网络和Elman神经网络两种架构
• 多步预测模式：提供迭代预测和直接多输出两种多步预测策略
• 完整评估体系：输出RMSE、MAE、MAPE等多种预测精度指标
• 可视化展示：生成原始序列与预测序列对比图、误差分布图等图表
• 参数自适应：支持关键参数自动计算与手动调节相结合

使用方法

1. 数据准备：准备单变量时间序列数据（文本文件/Excel表格/MATLAB矩阵格式），序列长度建议≥500点，确保采样间隔均匀
2. 参数设置：根据需要设置嵌入维数m、时间延迟τ等重构参数，或选择自动计算模式；配置神经网络隐藏层节点数、训练次数等参数
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成混沌分析、网络训练和预测流程
4. 结果获取：查看生成的混沌特征报告、预测结果数据、可视化图表和性能评估报告
5. 模型保存：可保存训练好的神经网络模型供后续使用

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：神经网络工具箱、信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 硬件建议：4GB以上内存，支持浮点运算的处理器

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、混沌特性识别分析、相空间重构参数计算、神经网络模型构建与训练、单步及多步预测执行、预测结果精度评估以及各类图表和报告的结果可视化输出。