MATLAB神经网络多变量时序预测与可视化系统

资 源 简 介

该项目实现基于人工神经网络的完整多变量时序数据分析流程，涵盖数据预处理、智能建模、高精度预测及动态可视化功能，可自动生成预测结果与误差对比图，帮助用户直观评估模型性能。

详 情 说 明

基于人工神经网络的多变量时序预测与误差可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的神经网络预测分析流程，专门针对多变量时间序列数据设计。系统集成了数据预处理、神经网络建模、预测分析和结果可视化四大核心模块，能够自动训练适应数据特征的神经网络模型，生成高精度预测结果，并提供丰富的可视化分析工具。通过直观的图形界面，用户可以轻松完成从数据导入到结果分析的全流程操作。

功能特性

• 多变量时序处理：支持N×M维历史时序数据矩阵输入，可同时处理多个特征变量
• 智能神经网络建模：基于前馈神经网络/反向传播算法，自动适应数据特征
• 灵活的参数配置：支持隐藏层数量、神经元数量、激活函数等网络结构参数设置
• 完整的训练控制：提供学习率、迭代次数、训练目标误差等训练参数调节
• 多步预测能力：支持单步预测和多步预测两种模式
• 全面的可视化分析：

- 预测值与实际值对比曲线图（双Y轴显示） - 预测误差分布曲线图（含误差统计指标） - 模型训练过程收敛曲线 - 误差概率分布直方图

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维历史时序数据矩阵，其中N为时间点数，M为特征变量数
2. 参数设置：配置网络结构参数、训练参数和预测步长参数
3. 模型训练：系统自动进行数据预处理和神经网络训练
4. 结果分析：查看预测结果和各类可视化图表，进行误差分析
5. 模型应用：使用训练好的模型进行新数据的预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 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控制逻辑，负责协调整个预测分析流程的执行。具体包括用户界面的初始化与交互管理、数据导入与预处理操作的调度、神经网络模型的构建与训练过程控制、预测分析算法的执行以及多种可视化图件的生成与展示。该文件整合了各功能模块，确保系统能够按照预定流程高效运行，并处理用户的各种操作请求。