BP神经网络时间序列预测程序

最后更新于：2023-06-18 17:03:32

一、程序介绍

二、代码运行环境

MATLAB2016~2021

三、程序具体内容

注：图标代表该m文件为脚本文件，可以直接运行；图标代表函数文件，在没有输入变量的情况下无法直接运行。更详细的解释可以看这里。

1.demos文件夹

demos文件夹中全部为脚本文件，其中的文件使用了funs文件夹中的函数文件实现各种功能。

1.1.ScriptBP_Mul.m

调用funs中的FunForeBP_Mul函数进行多步预测（不划分训练集/测试集）的例子，演示了FunForeBP_Mul函数的常规用法。

1.2.ScriptBP_Mul_TrainAndTest.m

调用funs中的FunForeBP_Mul_TrainAndTest函数进行多步预测（划分训练集/测试集）的例子，演示了FunForeBP_Mul_TrainAndTest函数的常规用法。

1.3.ScriptBP_Onestep_TrainAndTest.m

调用funs中的FunForeBP_Onestep_TrainAndTest函数进行单步预测（划分训练集/测试集）的例子，演示了FunForeBP_Onestep_TrainAndTest函数的常规用法。

2.funs文件夹

funs文件夹中为该工具箱相关的函数文件，该文件夹中的文件无法直接运行，需要在其他文件或命令行窗口中对入口参数赋值并调用。

2.1.DivideInputAndOutput.m

对于一维时间序列预测，将输入的时间序列划分为后续模型训练的输入和输出。该函数为笔者封装的底层通用函数，在其他函数中嵌套调用，也可灵活运用于各种相关场景中。函数参数说明如下：

2.2.DivideTrainAndTestTimes.m

对于一维时间序列预测，将输入的时间序列划分为后续模型训练集、测试集的输入和输出。同样为底层通用函数，可灵活运用于各种相关场景中。函数参数说明如下：

2.3.EvaForeEffect.m

用于评价时间序列预测效果各个量化指标的通用函数，集合了MSE、RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标，一行代码就可以得到预测评价结果。

2.4.FunForeBP_Mul.m

使用BP神经网络方法进行多步预测。函数参数说明如下：

2.5.FunForeBP_Mul_TrainAndTest.m

BP神经网络做时间序列预测“预测”的程序（多步），部分数据用来训练，剩余数据拿来做对比验证。函数参数说明如下：

2.6.FunForeBP_Onestep_TrainAndTest.m

BP神经网络做时间序列预测“预测”的程序（单步），部分数据用来训练，剩余数据拿来做对比验证。函数参数说明如下：

3.install_funs.m

工具箱快速安装函数，使用方法见第四节。

4.uninstall_funs.m

工具箱快速卸载函数，使用方法见第四节。

四、快速开始

1.一键式安装工具箱

使用前建议先执行安装，安装方法为：

（1）右键点击“install_funs.m”，再点运行。

（2）当在命令行窗口出现下图提示时说明安装完成

2.使用你的数据快速获取预测结果

（1）导入数据

根据你的文件类型的不同（excel,txt,csv等），将数据导入MATLAB的方法有所不同。同学们可以先参考这个文档。或者看博主针对常用文件的导入方法的这个教程。

如果你已经实现了数据导入，这时候应该拥有了一个一维数据变量，这时候就可以调用函数进行预测了。

（2）实现预测

参照demos文件夹中的m文件编写自己的脚本文件。

3.卸载工具箱

这步通常是不需要的，如果一定要卸载（从MATLAB路径中去除）该工具箱，则右键uninstall_funs.m运行即可。

五、关于完整版与公开版代码

六、获取公开版程序（需使用电脑浏览器打开）

注：公开版代码需使用MATLAB2022a及以上版本

七、获完整版程序（需使用电脑浏览器打开）

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八、重要更新

20211204 优化数据集划分逻辑

20211023 优化代码，不会再因导入时间序列为列向量而报错。

20210812 创建BP神经网络时间序列的初始版本代码（公开版所在版本）