基于MATLAB的动态神经网络时序预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建动态递归神经网络（如NARX、LSTM），针对时间序列数据进行建模与多步预测。系统支持训练、验证全流程可视化，擅长捕捉非线性时序模式，适用于金融、气象等领域的趋势分析。

详 情 说 明

基于动态神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态递归神经网络（DRNN）的时间序列数据建模与预测系统。系统能够分析历史数据的动态特性，捕捉复杂的非线性时序模式，并对未来趋势进行多步预测。适用于传感器读数、股票价格、气象数据等多种时序数据的分析与预测任务，提供完整的训练、验证、预测流程及性能评估。

功能特性

• 动态神经网络建模：支持包括NARX、LSTM在内的多种动态递归神经网络结构，有效处理时序依赖关系。
• 灵活数据处理：采用时间序列窗口滑动处理机制，将序列数据转化为适用于神经网络训练的样本格式。
• 高效模型训练：集成自适应学习率优化算法，加速模型收敛，提升训练效率与稳定性。
• 多步预测与评估：提供未来N步的预测值及预测置信区间，并包含RMSE、MAE等模型性能评估指标。
• 全面可视化分析：支持模型训练误差曲线、预测结果与实际值对比图等多种可视化图表，直观展示模型性能与预测效果。

使用方法

1. 数据准备：准备时间序列数据文件（CSV/TXT格式），每行包含时间戳和对应的观测数值，可选择性地包含外部影响因素作为辅助输入列。
2. 参数配置：在主运行脚本中设置相关参数，包括数据文件路径、滑动窗口大小、神经网络结构参数、训练迭代次数、预测步数等。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载与预处理、网络模型构建与训练、模型性能验证以及未来趋势预测。
4. 结果分析：查看命令行输出的性能评估指标，并分析生成的预测结果对比图、训练误差曲线等可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Neural Network Toolbox, Signal Processing Toolbox (如使用NARX网络)，Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主运行文件实现了系统的核心驱动逻辑，其功能包括：控制系统整体工作流程，调用数据读取与预处理模块将原始时序数据转换为模型可用的训练样本，根据用户配置构建并初始化动态递归神经网络模型，执行模型的训练与验证过程，利用训练好的模型进行多步预测，计算并输出关键性能评估指标，以及生成预测结果与训练过程的可视化图表。