Matlab 基于卷积神经网络(CNN)的时间序列预测
资源描述
本仓库提供了一个基于Matlab的卷积神经网络（CNN）时间序列预测的完整源码和数据。该资源适用于单列数据的时间序列预测任务，采用递归预测（自回归）方法，并提供了多种评价指标来评估模型的性能。
主要内容
- 完整源码和数据：包含实现卷积神经网络时间序列预测的Matlab代码，以及用于训练和测试的数据集。
- 单列数据预测：适用于单列时间序列数据的预测任务，采用递归预测（自回归）方法。
- 评价指标：模型性能的评价指标包括R2、MAE、MSE和RMSE，帮助用户全面了解模型的预测效果。
- 可视化效果：提供了拟合效果图和散点图，直观展示模型的预测结果与实际数据的对比情况。
- 数据格式：数据以Excel格式提供，适用于Matlab 2018B及以上版本。
使用说明
- 环境要求：确保您的Matlab版本为2018B或更高版本，以保证代码的兼容性。
- 数据准备：将提供的Excel数据导入Matlab中，并按照代码中的说明进行数据预处理。
- 模型训练与预测：运行提供的Matlab代码，进行模型的训练和预测。代码中包含了详细的注释，方便用户理解和修改。
- 结果分析：通过生成的拟合效果图和散点图，以及评价指标，分析模型的预测性能。
注意事项
- 请确保Matlab版本符合要求，否则可能会导致代码无法正常运行。
- 数据预处理部分可能需要根据实际情况进行调整，以适应不同的数据格式和特征。
- 模型训练时间可能较长，建议在性能较好的计算机上运行。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何改进建议，欢迎通过GitHub的Issues功能提出。我们非常欢迎您的反馈和贡献！