基于MATLAB的神经网络时序风速多步预测系统

资 源 简 介

本MATLAB工具包提供多种神经网络（LSTM、GRU、前馈网络）模型用于时间序列风速多步预测。支持模型自动训练与性能对比分析，适用于风能研究及气象预测场景。

详 情 说 明

基于神经网络的时序风速多步预测与模型对比分析系统

项目介绍

本项目是一个专门用于时间序列风速预测的MATLAB工具包。系统通过构建和训练多种神经网络模型，实现未来数小时的风速多步预测，为风能利用和气象预测提供可靠的技术支撑。系统集成了完整的数据处理、模型训练、性能评估和可视化分析流程，支持研究人员快速进行模型对比和最优模型选择。

功能特性

• 多模型架构支持：并行训练LSTM、GRU和前馈神经网络三种主流神经网络模型
• 完整数据预处理：提供异常值检测与处理、数据归一化、时间序列特征提取等功能
• 灵活多步预测：支持1-6小时的前向风速预测，采用滚动窗口技术确保预测精度
• 全面性能评估：内置RMSE、MAE、R²等多种统计指标，进行模型性能定量分析
• 丰富可视化展示：生成预测对比曲线、误差分布图、训练过程损失曲线等可视化结果
• 自动参数优化：提供模型参数调优与交叉验证功能，确保模型最佳性能

使用方法

数据准备

准备CSV格式的历史风速时间序列数据，包含时间戳和风速值两列。可选添加温度、湿度、气压等气象辅助数据。

参数配置

设置以下运行参数：

• 数据采样频率（如每10分钟一个数据点）
• 预测时间跨度（1-6小时选择）
• 神经网络模型参数（隐藏层节点数、训练轮数等）

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成数据处理、模型训练、预测分析和结果输出全过程。

结果获取

系统输出包括：

• 多模型预测结果对比报告
• 预测误差统计指标表格
• 预测结果可视化图表
• 最优模型选择建议
• 预测置信区间分析

系统要求

• MATLAB版本：R2020b或更高版本
• 必要工具箱：Deep Learning Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：8GB以上内存，支持GPU加速（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，实现了从数据加载预处理到最终结果输出的完整处理链条。具体包括数据异常检测与清洗、时序特征工程构建、多种神经网络模型并行训练配置、多步预测滚动窗口实现、模型性能多指标综合评价以及预测结果可视化生成等关键模块的协调运行。