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时序预测-RNN（循环神经网络）在混沌时间序列中的应用及Matlab实现-源码

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简介：
本项目探讨了RNN模型在处理混沌时间序列预测问题上的效能，并提供了详细的Matlab代码实现和实验分析。 时序预测_RNN（循环神经网络）混沌时间序列预测_Matlab实现_源码

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  • 时序预测-RNN（循环神经网络）在混沌时间序列中的应用及Matlab实现-源码
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    本项目探讨了RNN模型在处理混沌时间序列预测问题上的效能，并提供了详细的Matlab代码实现和实验分析。 时序预测_RNN（循环神经网络）混沌时间序列预测_Matlab实现_源码
     
  • 基于PyTorch的循环神经网络(RNN)在时间序列预测中的应用——以销量预测为例
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    本研究探讨了利用PyTorch框架下的循环神经网络（RNN）进行时间序列分析的具体方法，并通过实例展示其在销量预测上的应用效果。 包含完整代码和数据集。 文件说明如下： 1、首先读取数据集csv文件，从中提取每天每个地区的销量数据，并整理为按照地区分类的销量数据csv文件。同时将每天的数据合并成以周（星期）为单位的汇总销售量数据。以下代码实现都是基于每周预测的逻辑，例如可以预测未来一周、两周或三周等某地的具体销售情况。 2、完成数据处理后，运行train.py脚本开始训练模型，并且生成的模型文件会被保存到models目录下。 3、当训练完成后执行predict.py文件，调整其中的起始日期以进行对未来几周销量的数据预测。 4、评估模型的学习效果。如果结果不理想，则可以在config.py中修改相关参数，比如增加迭代次数等设定后重新开始训练过程。 5、一旦模型达到预期的表现水平之后，运行predictTest.py脚本将模型预测的结果按地区和时间（每周）导出至Excel文件内，以此完成整个流程。 若要部署该模型可参考相应步骤进行操作并适当调整代码实现。
     
  • 基于RBF神经网络的混沌时间序列预测Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种利用径向基函数（RBF）神经网络对混沌时间序列进行预测的Matlab实现。包括数据预处理、模型训练及预测等关键步骤，适用于科研和教学用途。 混沌时间序列的RBF神经网络预测matlab代码.zip
     
  • 【RBF预测】利用混沌时间序列优化RBF神经网络的Matlab代码.md
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    本文档提供了一套基于MATLAB实现的代码，用于应用混沌时间序列优化技术改进径向基函数（RBF）神经网络模型的预测性能。 基于混沌时间序列改进RBF神经网络的预测方法MATLAB源码。
     
  • 混沌时间序列的RBF神经网络预测代码（MATLAB预测与预报模型）.zip
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    本资源提供了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的方法来预测混沌时间序列的数据。通过MATLAB实现，适用于学术研究和工程应用中的预测与预报问题。下载后可直接运行相关代码进行实验验证或进一步开发。 MATLAB预测与预报模型代码 混沌时间序列的RBF神经网络预测代码.zip
     
  • 小波神经网络在混沌时间序列预测中的应用与优化研究(高清)
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    本论文探讨了小波神经网络在混沌时间序列预测领域的应用，并对其进行了优化研究。通过理论分析和实验验证，提出了一系列改进策略以提升模型性能，旨在为复杂动态系统的预测提供更精确有效的解决方案。 内容推荐预测是决策与规划前的重要环节，为科学的决策及规划提供了重要前提条件。混沌时间序列预测作为预测领域中的一个重要研究方向，在近年来受到了特别的关注，并且成为了一个热点话题。基于小波变换理论以及人工神经网络思想的小波神经网络模型被广泛应用在非线性函数或信号逼近、系统辨识和动态建模等领域，它结合了良好的时频局域化性质及自学习功能。 姜爱萍编著的《混沌时间序列的小波单元预测方法及其优化研究》一书深入探讨并研究了小波神经网络模型在构造、学习以及优化中的应用，并且将该模型应用于中国股票价格预测。本书的主要研究成果与创新点如下： （1）运用混沌理论及分析方法对非线性时间序列进行研究，为短期的预测提供了重要的理论基础。 （2）从小波单元网络结构出发，详细介绍了小波神经网络的基础数学知识和性质，并深入剖析了目前广泛应用的四种小波单元模型。结合算法、逼近细节能力以及频域信息等方面因素提出多分辨的小波单元更适合于混沌时间序列预测。 （3）利用相空间重构技术构建了一个适用于短期预测的多维多分辨率小波神经网络模型，该模型通过将消噪后的状态矢量作为输入应用于混沌时间序列中。此外，还提出了BP和多尺度学习组合算法以解决传统方法难以确定隐层节点数的问题。 （4）本书给出了一种非单调滤子法来优化小波单元，并且证明了其全局收敛性。此方法使用试探步的切向和法向分解技术改进原有的滤子对形式，实现了有效的运算简化与改善数值效果的目的。 （5）将无罚函数的概念融入到互补问题求解策略中用于提高算法灵活性及性能表现。 （6）通过修正序列二次规划的方法来优化小波单元，并且提出了新的积极集策略以减少计算量。当搜索方向不被滤子接受时，可以基于此方向构造另一个可行下降的搜索路径并加入线性搜索步骤进一步提升效率和效果。 （7）利用NCP函数将约束优化问题转化为非线性非光滑方程求解，并结合分裂思想改进了原有的滤子对形式。同时引入积极集策略以简化大规模计算任务，使得算法具有更好的数值性能表现。 （8）运用全局填充函数法研究小波单元的优化方法并构造了一种易于计算的新单参数填充函数来提高BP算法训练效果。 （9）在退火遗传算法基础上提出自适应退火策略，并将其应用于选择概率、交叉和变异等环节以增强收敛性，最终实现了对小波神经网络权重的有效优化。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络在时间序列预测中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB平台构建和训练BP（反向传播）神经网络模型，用于处理时间序列数据预测问题的方法与效果。通过案例分析展示了该方法的应用价值及优越性。 1. 视频教程：演示了如何使用Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（包括完整源码和数据）。 2. 实现方法涉及单列数据的递归预测，采用自回归技术进行时间序列分析。 3. 评价指标涵盖R²、MAE、MSE以及RMSE等标准，用于评估模型性能。 4. 提供了拟合效果图与散点图以直观展示结果。 5. 数据文件建议使用Excel版本2018B及以上。
     
  • Python中的神经网络时间序列预测
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    本项目探讨了利用Python进行神经网络时间序列预测的方法，通过构建和训练模型来分析历史数据并预测未来趋势。 神经网络在时间序列预测中的应用可以通过Python语言实现，使用LSTM模型进行深度学习。
     
  • 基于BP神经网络的时间序列预测MATLAB源码
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    本项目提供了一套基于BP（Back Propagation）神经网络算法的时间序列预测代码，使用MATLAB编写。该代码能够帮助用户理解和实现时间序列数据的预测模型，并提供了详细的注释和示例数据以供学习参考。 BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB）： 1. 直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2. 详细注释可供学习。 3. 支持设置延时步长。 4. 能自动计算最佳隐含层神经元节点数量。 5. 提供精细的作图功能和全面的结果图像展示。 6. 计算并提供多种误差指标，包括误差平方和（SSE）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及预测准确率、相关系数等，结果种类丰富齐全。 7. 支持Excel数据集导入，只需将数据替换到对应的Excel文件中即可使用。 8. 可随意设置测试集数量。
     
  • LSTM神经网络的时间序列预测
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    本研究探讨了利用长短期记忆（LSTM）神经网络进行时间序列预测的方法和应用，展示了其在处理长期依赖性问题上的优势。 关于LSTM的学习资料可以供大家参考。这里演示了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network, LSTM RNN）的工作过程。