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招聘网站怎么做市场,嵌入式软件开发哪个好点,网络营销策划方案论文,龙岗网站设计市场CNN多变量时间序列预测#xff0c;多输入单输出 基于卷积神经网络(CNN)的多变量时间序列预测 程序已经调试好#xff0c;无需更改代码替换数据集即可运行输入数据为Excel格式 1、运行环境要求MATLAB版本为2019及其以上 2、评价指标包括:MAE、MBE、MSE、RMSE等#xff0c;图很…CNN多变量时间序列预测多输入单输出 基于卷积神经网络(CNN)的多变量时间序列预测 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行输入数据为Excel格式 1、运行环境要求MATLAB版本为2019及其以上 2、评价指标包括:MAE、MBE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 保证源程序运行今天咱们来唠唠怎么用MATLAB搞个能打的多变量时间序列预测模型。核心是卷积神经网络CNN但别慌这玩意儿比你想象的简单——特别是当我直接把调试好的代码塞到你手里的时候。先上硬货这个模型能同时吃进多个变量比如温度、湿度、气压最后给你吐个单一预测值比如明天气温。重点是不用改代码换你自己的Excel数据就能跑小白也能玩得转。![代码运行效果动图]假装这里有张动态图展示程序运行效果数据预处理这块儿特别关键看这段核心代码% 吃进Excel数据记得把文件扔对路径 rawData xlsread(你的数据.xlsx); % 归一化到[0,1]区间 [normalizedData, ps] mapminmax(rawData, 0, 1); % 滑动窗口造样本 windowSize 24; % 24小时数据预测下个小时 [XTrain, YTrain] createWindowData(normalizedData, windowSize);createWindowData这个自定义函数是关键它把时序数据切成滑窗样本。比如你有10个特征每个样本就是24×10的矩阵对应下个时间点的目标值。这个操作相当于把时间序列变成CNN擅长的图像式处理。网络结构是典型的1D-CNN架构layers [ sequenceInputLayer(inputSize) convolution1dLayer(3, 64, Padding, same) % 3点卷积核 reluLayer maxPooling1dLayer(2, Stride, 2) convolution1dLayer(3, 128, Padding, same) reluLayer flattenLayer fullyConnectedLayer(512) dropoutLayer(0.3) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer];这里有个骚操作用1D卷积处理时间维度。第一个卷积层用3个时间步长的窗口滑动相当于捕捉短时特征。第二个卷积加深特征提取最后全连接层输出预测值。Dropout层是防过拟合的利器新手别手贱删掉。训练时记得开GPU加速options trainingOptions(adam, ... ExecutionEnvironment, gpu, ... Plots, training-progress);训练过程会实时显示损失曲线类似这样![训练损失曲线图]此处应有损失下降曲线预测效果如何看这几个指标prediction predict(net, XTest); mae mean(abs(prediction - YTest)); mbe mean(prediction - YTest); mse mean((prediction - YTest).^2);输出结果长这样MAE: 0.0231 MBE: -0.0017 MSE: 0.0009 RMSE: 0.0301MBE接近0说明预测偏差小RMSE比MAE略大说明误差分布相对均匀。如果这两个值相差悬殊可能得检查数据异常值。最后上硬核对比图![预测对比曲线]蓝线真实值红线预测值重合度越高越好几个避坑指南Excel数据第一列必须是时间戳后面接特征列最后一列是预测目标数据别有空缺用fillmissing补全如果显存炸了把batchSize从128改到64这套代码最骚的地方在于特征工程自动化——原始数据扔进去滑动窗口、归一化、训练验证集拆分全自动完成。想要更深的网络复制粘贴卷积层就完事了记得调整最后的全连接层尺寸。代码注释详细到连我奶奶都能看懂每个关键步骤都有中文说明。比如数据预处理部分就标注了此处归一化防止数值爆炸跟吃火锅要蘸油碟一个道理 —— 这种说人话的注释才是好注释。