MATLAB基于BP神经网络的时序数据预测系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB时序数据预测工具，支持单变量或多变量数据的BP神经网络建模。用户可通过GUI界面或脚本灵活配置网络参数，系统自动划分数据集并提供RMSE、MAE等性能评估指标，适用于金融、气象等领域的时序预测任务。

详 情 说 明

基于BP神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目是一个基于反向传播（BP）神经网络的时序数据预测系统，能够对单变量或多变量时间序列数据进行建模与预测。系统提供了图形用户界面（GUI）和脚本配置两种操作方式，用户可灵活调整网络参数，实现高效的数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化。适用于金融、气象、销售等领域的历史数据分析和未来趋势预测。

功能特性

• 多源数据支持：支持导入MATLAB矩阵文件（.mat）或CSV表格格式的时序数据，要求至少包含100组连续时间点的数值。
• 灵活建模配置：可通过GUI界面或脚本设置隐藏层节点数、学习率、训练次数等神经网络参数。
• 自动数据划分：系统自动将数据集划分为训练集和测试集，确保模型评估的准确性。
• 性能评估：提供RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）等指标，量化预测精度。
• 结果可视化：生成实际值与预测值的对比曲线图，直观展示历史数据拟合效果和未来预测趋势。
• 模型持久化：支持将训练完成的网络模型保存为.mat文件，便于后续加载和重复使用。

使用方法

1. 数据准备：将时序数据整理为MATLAB矩阵或CSV格式，确保数据连续且不少于100个时间点。
2. 参数设置：

- GUI模式：运行主程序后，在界面中输入隐藏层节点数、学习率、训练次数等参数，选择数据文件并启动训练。 - 脚本模式：直接修改配置脚本中的参数变量，调用训练函数执行建模。

1. 模型训练与预测：系统自动进行数据归一化、网络训练和性能评估，输出预测值数组及评估报告。
2. 结果查看：查看生成的误差曲线、指标表格和可视化图表，保存模型文件用于未来预测。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB神经网络工具箱（用于BP算法实现）

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心入口，承担着用户交互、数据加载、预处理、神经网络建模、训练过程控制、预测执行、结果评估与可视化以及模型存储与重用的关键功能。其通过集成图形界面与脚本配置两种模式，实现了从数据输入到预测输出的全流程自动化管理。