基于BP神经网络的多维时间序列预测MATLAB实现
项目简介
本仓库提供了一套高效的基于BP（Back Propagation）神经网络的多维度及多变量时间序列预测解决方案。BP神经网络作为一种经典的监督学习算法，在时间序列分析领域应用广泛，尤其适合处理复杂非线性关系的数据预测问题。本代码旨在帮助研究人员和开发者快速上手并理解如何利用MATLAB实现这一过程，适用于金融、气象、工程等多个领域的数据分析。
核心功能
- 多维度时间序列预测：支持同时考虑多个变量的影响，捕捉到复杂的数据间相互作用。
- 多变量时间序列预测：针对包含多个输出预测目标的任务优化设计。
- MATLAB实现：全部代码以MATLAB语言编写，易于阅读和修改，适合教育和研究环境。
评估指标
本项目中采用的模型评价指标包括：
- 决定系数（R2）：衡量模型拟合优度的重要标准。
- 平均绝对误差（MAE）：简单直观地表示预测值与实际值的平均差距。
- 均方误差（MSE）：考虑了误差大小的同时，对所有误差进行了平方惩罚。
- 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根形式，便于与原始数据单位比较。
- 平均绝对百分比误差（MAPE）：提供了误差占真实值的比例，适合不同规模数值的比较。
使用说明
- 环境要求：确保你的计算环境已安装MATLAB，并且版本适宜运行提供的代码。
- 数据准备：你需要准备好符合格式的数据集，通常是一个二维数组，其中一行代表一个时间点，各列对应不同的变量。
- 代码运行：直接在MATLAB环境下打开主脚本文件并执行，代码将引导你完成数据加载、模型训练、预测及评估全过程。
- 自定义调整：项目中的参数设置部分允许用户根据具体需求调整网络结构、学习速率等关键参数。
注意事项
- 在使用本代码前，请确保具备基础的MATLAB编程知识以及对BP神经网络的基本了解。
- 数据预处理（如归一化）对于模型的稳定性和性能至关重要，但在本仓库中可能未详细展示，请根据需要自行实施。
- 由于神经网络的随机初始化特性，多次运行可能会得到略微不同的结果。
开源贡献
欢迎各位对代码进行 Fork 和 Pull Request，任何改进和建议都将促进项目的完善。让我们共同推动时间序列预测技术的发展。
通过本仓库的学习和实践，您将能够深入理解BP神经网络在处理实际世界多变数据中的强大能力，是科研和工业应用的有力工具。祝您探索愉快！
此Markdown文档旨在清晰、简洁地介绍基于BP神经网络的时间序列预测MATLAB实现，便于用户快速理解和使用。