MATLAB实现的BP神经网络时序预测与可视化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB加载预训练的BP神经网络模型（ANN.mat），对新的时序测试数据进行预测分析，自动计算预测结果的均方误差（MSE），并生成直观的预测值与真实值对比可视化图表，便于结果验证与分析。

详 情 说 明

基于BP神经网络的时序数据预测与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于BP神经网络的时序数据预测与可视化分析系统。系统能够加载预训练好的神经网络模型，对新数据进行高精度预测，并提供直观的可视化分析和性能评估。该系统为时序数据预测提供了一体化的解决方案，适用于各种需要时间序列预测的应用场景。

功能特性

• 模型加载功能：支持加载预训练的BP神经网络模型文件（ANN.mat）
• 多格式数据支持：支持.csv、.xlsx、.mat格式的测试数据输入
• 智能预测分析：基于预训练模型对新数据进行自动预测
• 性能评估：计算预测结果与真实数据的均方误差（MSE）
• 可视化展示：生成预测数据与原始数据的对比折线图
• 综合报告：提供包含MSE值、最大最小误差等统计信息的性能评估摘要

使用方法

1. 准备模型文件：确保ANN.mat模型文件位于指定路径
2. 准备测试数据：准备待预测的特征数据文件（支持.csv/.xlsx/.mat格式）
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动加载模型并进行预测
4. 查看结果：系统将输出预测数值、MSE误差值以及可视化对比图表
5. 分析报告：查看生成的性能评估报告，了解预测精度统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：神经网络工具箱、统计与机器学习工具箱
• 足够的内存空间以处理数据文件
• 支持的数据格式：.mat、.csv、.xlsx

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括预训练神经网络模型的加载与参数解析、多种格式测试数据的读取与预处理、基于加载模型的前向传播预测计算、预测结果与真实值的误差统计分析、预测数据与原始数据的可视化对比图表生成，以及综合性能评估报告的自动生成与展示。