企业官网建设流程全解析

个人网站怎么注册,网站内容维护更新方法,邢台一天seo,申请做网站、论坛版主支持向量积SVM、bp网络#xff0c;LSTM网络时间序列预测#xff08;matlab#xff09;#xff0c;可以预测未来数据#xff0c;有例子#xff0c;易上手#xff0c;只要换数据就行#xff0c;保证正常运行。最近在研究时间序列预测的朋友看过来#xff0c;今天手把手教…支持向量积SVM、bp网络LSTM网络时间序列预测matlab可以预测未来数据有例子易上手只要换数据就行保证正常运行。最近在研究时间序列预测的朋友看过来今天手把手教三个实战模型——SVM、BP神经网络、LSTM用Matlab实现只需换数据就能跑通。先看效果用电力负荷数据预测未来24小时走势代码直接套你自己的Excel表格就能用。一、SVM玩转时间序列支持向量机搞回归预测其实特简单。咱们先处理数据把时间序列切成滑动窗口。比如用前7天数据预测第8天data xlsread(power_load.xlsx); % 替换你的数据路径 lag 7; [X, Y] create_dataset(data, lag); % 自定义滑动窗口函数 svm_model fitrsvm(X, Y, KernelFunction,gaussian); pred predict(svm_model, X(end-lag1:end)); % 预测下个时间点关键在create_dataset函数的设计把时序数据转化为特征矩阵。比如输入是[t-7, t-6,...,t-1]输出是t时刻的值。训练时记得用交叉验证防止过拟合cv_svm crossval(svm_model, KFold,5); % 5折交叉验证 loss kfoldLoss(cv_svm); % 查看平均误差二、BP神经网络快速实现老牌BP网络处理非线性关系稳得很。Matlab的神经网络工具箱直接调用net feedforwardnet([10 10]); % 双隐层各10节点 net.trainParam.epochs 500; % 迭代次数自己调 net train(net, X, Y); future_pred net(X_test); % 测试集预测注意数据要做归一化用mapminmax函数把数据压缩到[-1,1]区间。想看训练过程可以加这句net.trainParam.showWindow true; % 弹出训练进度窗口三、LSTM长短期记忆网络处理时序数据的大杀器来了Matlab的深度学习工具箱让LSTM变得超简单layers [... sequenceInputLayer(1) lstmLayer(50,OutputMode,sequence) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer]; options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs,200, ... MiniBatchSize,32); net_lstm trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 注意数据格式转换这里有个坑输入数据必须是cell数组格式。用num2cell函数转换你的时序数据。预测时用predictAndUpdateState函数实现滚动预测for i 1:24 % 预测未来24步 [net_lstm, pred(i)] predictAndUpdateState(net_lstm, XTest(i)); end三种方法实测效果LSTM在长序列预测中表现最优但训练时间最长SVM适合小样本数据BP网络收敛最快但容易陷入局部最优。完整代码包已调试好替换你的xlsx数据列就能直接出图。需要完整工程文件的私信“电力预测”获取记得备注邮箱~