基于BP神经网络的MATLAB时序预测与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了基于反向传播(BP)神经网络的时序数据预测系统，包含数据预处理、网络训练、参数优化和预测分析四大模块，支持用户通过界面输入数据并自动完成建模与预测，适用于多维数据的非线性时序分析。

详 情 说 明

基于BP神经网络的多维数据时序预测与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于反向传播(BP)神经网络的智能预测系统，专门用于对时序数据进行非线性建模和多步预测。系统集成了完整的数据预处理、网络训练、参数优化和预测分析模块，提供直观的交互界面，用户可便捷地输入训练数据并自动获得高精度的预测结果和详细的评估报告。

功能特性

• 多维时序预测：支持最多10个特征变量的多维时间序列预测
• 智能参数优化：提供隐层节点数量的自动优化功能，简化调参过程
• 全面评估体系：生成包含MSE、MAPE等多种指标的模型评估报告
• 可视化分析：提供预测趋势图、训练收敛曲线等可视化图表
• 置信区间估计：输出95%置信水平的预测置信区间
• 灵活参数配置：支持学习率、训练次数、预测步长等关键参数自定义设置

使用方法

1. 数据准备：准备CSV或Excel格式的时间序列数据，至少包含100个时间点
2. 参数配置：设置隐层节点数、学习率(0.01-0.5)、训练次数(100-10000)、预测步长(1-50)
3. 模型训练：系统自动完成数据归一化、网络结构设计和训练参数调优
4. 结果分析：查看预测数值、置信区间、评估指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 最小内存：4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、神经网络初始化与训练模块、预测分析与结果评估模块。具体实现了用户交互界面控制、模型参数配置优化、训练过程监控可视化以及预测报告生成等关键能力，确保了整个预测流程的完整性和用户体验的流畅性。