基于MATLAB的BP神经网络时序预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的BP神经网络时序预测流程，涵盖数据预处理、网络配置、模型训练、预测验证及可视化分析。系统支持多种时间序列数据，提供MSE、RMSE、MAE误差评估指标，训练过程动态可跟踪，适用于科学计算与数据分析场景。

详 情 说 明

基于标准BP神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于标准误差反向传播算法的神经网络时序数据预测系统。系统集成了数据预处理、网络参数配置、模型训练、预测验证和可视化分析五大核心模块，可支持多种时间序列数据的分析和预测任务。通过引入早停法技术，有效防止模型过拟合，提高训练效率。系统为用户提供灵活的模型参数调整接口，方便进行模型调优与性能分析。

功能特性

• 完整预测流程：实现从数据加载到预测结果输出的端到端处理流程
• 灵活参数配置：支持自定义隐藏层节点数、学习率、最大训练次数等关键参数
• 多模式预测：提供单步预测和多步预测两种预测模式选择
• 误差评估体系：计算MSE、RMSE、MAE等多种误差指标量化预测精度
• 训练过程可视化：实时展示损失函数下降曲线和预测效果对比图
• 网络参数导出：提供最终训练得到的权重矩阵和偏置参数

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维时序数据矩阵，其中N为样本数，M为特征维度
2. 参数设置：配置隐藏层节点数（默认10）、学习率（默认0.01）、最大训练次数（默认1000）
3. 模式选择：根据需求选择单步预测或多步预测模式
4. 模型训练：执行训练过程，系统将自动应用早停法优化训练效果
5. 结果分析：查看预测结果、误差评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据预处理阶段的归一化处理、神经网络模型的初始化构建、基于反向传播算法的迭代训练过程、预测步长的灵活控制、多种误差指标的自动计算，以及训练损失曲线和预测效果对比图的可视化呈现。该文件通过模块化设计实现了完整的预测流程，并提供了网络结构参数的最终输出功能。