基于NARX实现动态神经网络时间序列预测研究

资 源 简 介

基于NARX实现动态神经网络时间序列预测研究

详 情 说 明

NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）神经网络是一种专门用于处理时间序列预测问题的动态神经网络结构。其核心特点是能够同时考虑系统自身的历史状态和外部输入变量，通过非线性映射关系来预测未来值，这种特性使其在复杂系统建模中表现出色。

NARX的网络结构通常包含输入延迟、反馈延迟和外生输入三个关键部分。网络通过记忆过去时间步的输出值（反馈延迟）和外部影响因素（外生输入），结合当前输入数据，形成动态递归的预测能力。这种闭环反馈机制使其特别适合具有时间依赖性和非线性特征的数据，如能源负荷预测、股价波动分析等场景。

在MATLAB中实现NARX神经网络时，通常需要定义延迟阶数、隐藏层节点数等关键参数。通过时序数据的分段处理（如划分训练集和测试集），配合Levenberg-Marquardt等优化算法进行权重训练，可以有效提升预测精度。值得注意的是，过深的延迟阶数可能导致过拟合，需要通过交叉验证等方法进行调优。

相比静态神经网络，NARX的动态特性使其能更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系，但同时也面临梯度消失等训练难题。实际应用中常采用混合建模（如结合ARIMA）或集成学习来进一步提升鲁棒性。