基于MATLAB的回声状态神经网络时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目采用回声状态神经网络(ESN)构建时间序列预测框架，通过固定储备池动态系统高效捕获时序特征，仅需训练输出层线性回归即可实现高精度预测。系统支持多种时间序列数据，适用于工程预测和科研分析。

详 情 说 明

基于回声状态神经网络的高精度时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的时间序列预测框架，其核心算法为回声状态神经网络。该网络通过一个随机生成但固定的储备池动态系统来捕获时间序列的深层时序特征，仅需训练输出层的线性回归即可实现高精度预测。本系统支持单步与多步滚动预测模式，并内置自动超参数调优功能，可广泛应用于金融、气象、工业传感器数据分析等多种场景。

功能特性

• 核心算法：采用回声状态神经网络，具备强大的时序特征捕获能力。
• 预测模式：支持单步预测与多步滚动预测。
• 自动调优：内置超参数自动寻优功能，可优化储备池大小、谱半径等关键参数。
• 数据兼容：支持单变量或多变量时间序列数据（.mat/.csv格式），对数据长度无硬性限制。
• 结果输出：提供预测数据、多种精度评估指标（RMSE, MAE, MAPE）及可视化图表。
• 易用性：提供清晰的配置接口与详尽的结果报告。

使用方法

1. 准备数据：将时间序列数据保存为.mat或.csv文件，确保数据为数值矩阵，行代表时间点，列代表变量维度。
2. 配置参数：在主程序或配置文件中设置数据路径、预测步长、超参数范围等（如需自动调优）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练、预测及评估全过程。
4. 获取结果：查看生成的预测数据文件、精度评估报告以及训练预测过程的可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不少于 4GB RAM（处理大规模数据或大型储备池时建议 8GB 以上）

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心流程控制。其主要能力包括：系统初始化与用户参数配置的读取与解析；时间序列数据的加载与标准化预处理；回声状态神经网络储备池的生成与动力学模拟；基于正则化方法的输出层权重训练；单步及多步滚动预测任务的执行；预测结果的精度评估与可视化图表的绘制；以及超参数自动优化流程的管理与最终建议报告的生成。