新能源汽车价格一览表,做网站seo,不同类型网站优化,中企动力企业邮箱app资源下载#xff1a; https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88682033 一#xff0c;概述 基于遗传算法优化BP神经网络 (GA-BP) 的数据时序预测是一种常用的机器学习方法#xff0c;用于预测时间序列数据的趋势和未来值。 在使用这种方法之前#xff0c;需要将时间序… 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88682033 一概述 基于遗传算法优化BP神经网络 (GA-BP) 的数据时序预测是一种常用的机器学习方法用于预测时间序列数据的趋势和未来值。 在使用这种方法之前需要将时间序列数据转化为适合BP神经网络处理的形式。常用的方法是将时间序列数据转化为滞后观测值的矩阵形式以便将其作为BP神经网络的输入。 然后使用遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制使用种群中的个体来表示网络权重和阈值的不同组合。通过计算每个个体的适应度根据适应度选择和交叉繁殖优秀的个体并引入变异操作以增加种群的多样性。这个过程通过多次迭代逐步优化网络的权重和阈值使其能够更好地拟合时间序列数据的特征和趋势。 最后使用优化后的GA-BP神经网络进行数据时序预测。通过将过去的时间序列数据传递给网络网络将根据优化后的权重和阈值进行计算并预测未来的数值。优化后的网络能够更准确地捕捉时间序列数据中的趋势和周期性并提供更精确的预测结果。 综上所述基于遗传算法优化BP神经网络的数据时序预测方法能够结合遗传算法的优化能力和BP神经网络的非线性拟合能力实现更准确和可靠的时间序列预测。这种方法在各种时间序列预测问题中都有广泛的应用例如股票价格预测、气象数据预测等。
二代码
代码中文注释非常清晰按照示例数据修改格式替换数据集即可运行数据集为excel。
部分代码示例如下
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据时间序列的单列数据
result xlsread(数据集.xlsx);%% 添加路径
addpath(goat\)%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 15; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 构造数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1), 1, kim), result(i kim zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 建立模型
S1 5; % 隐藏层节点个数
net newff(p_train, t_train, S1);......
三运行结果 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88682033
