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基于Elman神经网络的气温时间序列预测

基于Elman神经网络的气温时间序列预测
基于Elman神经网络的气温时间序列预测

小波神经网络的时间序列预测短时交通流量预测.doc

%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);

d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end

基于BP神经网络的时序预测及其应用

目录 摘要 (1) 前言 (2) 第一章时间序列的预测函数及其评价指标 (4) 第一节预测函数 (5) 第二节评价预测的数量指标 (5) 第二章 BP神经网络 (6) 第一节 BP神经网络的结构 (6) 第二节 BP神经网络算法及公式推导 (7) 第三节 BP神经网络算法的步骤 (9) 第三章基于BP神经网络的时间序列预测及其应用 (11) 第四章结论 (14) 总结与体会 (15) 致谢词 (15) 参考文献 (15) 附录 (16)

摘要 首先,本文介绍了时间序列的含义和时间序列预测在国内外的研究情况,列举了两个时间序列预测的实际例子。文中阐述了时间序列预测及其评价指标,比较了各评价指标之间的长处和短处。其次, 本文阐述了BP神经网络算法及其公式推导。给出了BP神经网络算法的流程图。最后,本文从实用出发,列出了1993年至2006年我国GDP的数据,此组数据呈现出增长趋势,这种增长趋势反映了近十几年我国经济的快速增长。用BP神经网络预测出我国2007年的GDP是200790亿元, 这表明今后我国经济有减缓的迹象,这也说明我国近几年宏观经济调控获得了一定的成果。 【关键词】时间序列神经网络预测 GDP Abstract This grade paper, times series, and the development of times series forecast are introduced at first, and then the practical examples of times series forecast are enumerated. The function of times series forecast and its evaluative index are given. We compare the advantage and disadvantage of these evaluative indexes. Secondly, The principles of BP neural network and BP neural network’s algorithm are presented. Finally, we particularize our country GDP statistics, which it increases, which it indicates economy’s fast increasing, year by year, from 1993 to 2006. We also study BP neural network’s forecast algorithm. Our country GDP in 2007,wiche it is about 200790 hundred millions is forecasted by BP neural network, and it shows that the Chinese macro-economy policy in ten years are succeed. Keywords time series neural network prediction GDP

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用 摘要:本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上,主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明,并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现,通过不断的调整参数,最后使训练的模型比较理想,满足实际的需求,表明了直接使用时间序列预测的有效性,并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。 关键词:Matlab;神经网络;时间序列;预测 引言 时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的研究主要是挖掘其中有价值的信息,找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列分析研究的主要内容,是指根据现有的和历史的时间序列的数据,建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3],从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说,时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前,时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。 随着Matlab版本的不断更新,神经网络工具箱不断的完善,使得仿真的实现日益简单,R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码,网络训练完毕,从Simple Script可看到网络代码,并可对代码进行编辑、改编,因此,只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点,将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中,通过快速的仿真及不断的调整参数,从而形成较理想的数学模型,为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介 神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的,输出仅依赖于当前的输入,例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络,其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈,有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出,无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此,动态神经网络比静态神经网络功能强,本文选择动态神经网络进行时间序列预测。 Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于模型训练的工具,包括曲线拟合工具箱、模式识别工具箱、聚类工具箱和时间序列工具箱,利用这些工具箱可进行快速的调整参数,通过仿真得到直观的结果。另外,Matlab神经网络工具箱还提供人机交互界面,可根据提示一步一步的完成模型的训练,并对仿真的结果进行分析,直到满足要求为止。 选择时间序列工具箱或者直接在命令窗口中输入ntstool,可打开时间序列预测工具箱界面,根据数据选择符合哪种情况,根据人机交互界面的提示,将数据

基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测

目录 1引言 (1) 2MG时间序列 (1) 2.1MG时间序列简介 (1) 2.2利用dde23函数求解MG时间序列 (1) 3BP神经网络 (3) 3.1神经网络总体思路 (3) 3.2MATLAB中的newff函数 (3) 3.3BP神经网络的训练 (4) 3.4构建输入输出矩阵 (6) 3.5对MG时间序列未来值预测 (6) 4参考文献 (7) 5附录 (8)

1 引言 本文选用的神经网络的是BP 神经网络,利用MATLAB 编程实现。首先通过求解Mackey-Glass 方程得到具有513个数据的Mackey-Glass 时间序列,其中一半用于训练神经网络,一半用于检测预测值。BP 神经网络输入层神经元个数为4,隐含层为8,输出层为1。利用BP 神经网络工具箱构建神经网络并对其进行训练,然后利用训练好的神经网络对未来值进行预测,画出比较图。 2 MG 时间序列 2.1 MG 时间序列简介 Mackey-Glass 混沌系统一类非常典型的混沌系统,混沌系统模型由以下的时滞微分方程来描述: )() (1) ()(t x t x t x dt t dx βτταγ--+-= 其中 α =0.2,β =0.1,γ =10,τ是可调参数,x(t)是在t 时刻的时间序列的值。MG 方程表现出了某种周期性与混沌特性,在τ<16.8时,表现出周期性,在 τ>16.8时,则表现出混沌特性。 2.2 利用dde23函数求解MG 时间序列 本课程设计中取τ=10,也就是说MG 时间序列会表现为周期性。可以利用MATLAB 求解MG 方程,MG 方程是一个时滞微分方程,其中一种求解方法是利用MATLAB 的dde23函数。具体求解方法是:首先建立MG .m 函数文件,代码如下 function y = MG(t,x,z) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here

神经网络预测时间序列

神经网络预测时间序列 如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述 在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述: ),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1) 时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(?f ,然后预测未来值。 (2) 网络参数和网络大小 用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。 在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。实际上,通常从小网络开始。逐步增加隐层数目。同样输入元数目也是类似处理。 (3) 数据和预测精度 通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。训练数据一般多于检验数据两倍。检验过程有三种方式: 短期预测精度的检验。用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。 长期预测中迭代一步预测。以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。 直接多步预测。即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中 1>k 。

神经网络对时间序列的处理(1)

神经网络对时间序列的处理 Georg Dorffner 奥地利维也纳大学人工智能研究所医疗控制论和人工智能部门 摘要: 本文介绍了神经网络在时间序列处理的最常见类型,即模式识别和时空模式的预测。重视神经网络模型和更多经典时间序列的处理方法之间的关系,尤其是预测。文章首先通过介绍基本的时间序列加工、讨论了前馈以及递归神经网络,和他们非线性模型在时空模式的依赖能力方面。 1.介绍 世界是一直在变的。无论我们观察还是措施——个物理价值,诸如温度和自由交易的价格好—在不同的时间点。经典模式识别,并且与它的很大一部分神经网络应用中,主要涉及了检测系统模式以一个数组的形式返回(静态模式)。典型的应用包括输入向量的分类成多个类别之一(判别分析),或近似描述之间的可见的依赖关系(倒退)。当随时间变化而变化也被考虑进去,额外的,时间维就是补充。虽然在很大程度上这一问题仍然可以被经典模式识别,一些附加的重要方面仍然起作用。统计领域的时空数据分析这种关注(例如具有一定的时空维度的数据),通常是被称为时间序列处理。 本文旨在介绍利用神经网络的基本原理为时间序列处理。作为一个教程,它自然只能触及表面的这个行业,留下许多重要的细节都没动。不过,概述最相关方面的工作基础,形成了这个领域的佼佼者。这篇文章是很有参考价值的一个指南,并给出了更远、更详细的文学。关于神经网络学习算法的基本知识建筑已被假定。 2.时间序列处理 2.1.基本要素 在正式的条件,时间序列是一系列向量,根据t:~x(t):t =0;1;…… (1)。 向量的组成部分可以是任何可观察变量,诸如: 1)在一幢建筑里的空气温度 2)在给定的证券交易所的某些产品价格 3)在一个特定城市新出生的人数 4)在一个特定社区的水的总消费金额 从理论上讲,x ~可以被看作是时间变量t的连续函数。然而用于实际目的时,时间是通常被看作离散的时间间隔,这就导致在每个时间间隔的终点产生x的实体。这就是为什么一个人说话的时间顺序或系列。时间间隔的尺寸通常依手边问题,可以是任何东西,从几秒,几小时到几天,甚至几年。 在许多情况下,可观察量只有在离散的时间间隔(例如,在每一个小时,或天某一商品的价格)必然会形成时间序列。在其他情况下(例一个城市的新出生的人数),价值观必须累积或均一段时间间隔(如每月引起的出生人数)得到系列。在时间确实是连续的领域(例如当温度在某一地点是可见) 一个人必须点测量变量的藉所选择的时间间隔来获得一个系列(如每个小时的温度)。这就是所谓的抽样。取样频率就是所测量时段的点个数,在这种情况下是一个非常重要的参数,因为不同频率能从本质上改变所获得时间序列的主要特点。 值得注意的是,有另一个领域非常密切相关,即加工时间序列信号处理。例如语音识别,即异常模式心电图的发现(ECGs),或脑电图的自动分级(EEGs)。一个信号,当采样成一串值的离散的时间间隔时,构成上述定义的时间序列。因此和时间序列信号处理没有一个正式的区别。在普遍的应用程序中可以发现不同(例如单个信号的识别和滤波;时间序列处理的预测),自然的时间序列(一个采样间隔时间信号通常是一小段时间,而在时间序列处理区间常是小时)。但这只是一个从原型中的应用的观察,并没有明确的边界。因此,时间序列处理可借鉴对信号处理的方法探索,反之亦然。神经网络应用程序在信号处理的概述在文献【54,51】。 如果矢量~ x只含有一个组件,在许多应用场合情况中,有的说是一个单变量的时间序列,否则它就是一个多元。它非常仰赖棘手问题的单变量治疗是否会导致图案识别的结果。如果几个可观察量相互影响(例如空气温度和消耗的水量)一个多变量分析治疗(即基于几个可观察量的分析{~x超过一个变量})将被标明。在大多数讨论中,我们依然遵循单变量的事件序列处理。 2.2处理类型 根据时间序列分析的目的,时间序列分析的典型应用可以分为: 1.时间序列未来发展的预测 2.时间序列的分类或分成几类的一部分 3.根据参数模型对时间序列的描述

用小波神经网络来对时间序列进行预测

/* Note:Your choice is C IDE */ #include"stdio.h" void main() { }/*用小波神经网络来对时间序列进行预测 */ /*%File name : nprogram.m %Description : This file reads the data from %its source into their respective matrices prior to % performing wavelet decomposition. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Clear command screen and variables */ clc; clear; /*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired resolution level (Tested: resolution = 2 is best)*/ level = menu('Enter desired resolution level: ', '1',... '2 (Select this for testing)', '3', '4'); switch level case 1, resolution = 1; case 2, resolution = 2; case 3, resolution = 3; case 4, resolution = 4; end msg = ['Resolution level to be used is ', num2str(resolution)]; disp(msg); /*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired amount of data to use */ data = menu('Choose amount of data to use: ', '1 day', '2 days', '3 days', '4 days',... '5 days', '6 days', '1 week (Select this for testing)'); switch data case 1, dataPoints = 48; /*%1 day = 48 points */ case 2, dataPoints = 96; /* %2 days = 96 points */ case 3, dataPoints = 144; /*%3 days = 144 points */ case 4, dataPoints = 192; /*%4 days = 192 points */ case 5, dataPoints = 240; /* %5 days = 240 points */

MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/0314293486.html, MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用 作者:张云丽韩宪忠王克俭 来源:《科学与技术》2014年第08期 摘要:本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上,主要对时间序列预测工具箱的使 用作了说明,并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现,通过不断的调整参数,最后使训练的模型比较理想,满足实际的需求,表明了直接使用时间序列预测的有效性,并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。 关键词:Matlab;神经网络;时间序列;预测 中图分类号:TP391.41 文献识别码:A 引言 时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的 研究主要是挖掘其中有价值的信息,找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列 分析研究的主要内容,是指根据现有的和历史的时间序列的数据,建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3],从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说,时 间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前,时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。 随着Matlab版本的不断更新,神经网络工具箱不断的完善,使得仿真的实现日益简单, R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码,网络训练完毕,从Simple Script 可看到网络代码,并可对代码进行编辑、改编,因此,只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点,将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中,通过快速的仿真及不断的调整参数,从而形成较理想的数学模型,为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介 神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的,输出仅依赖于当前的输入,例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络,其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈,有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出,无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此,动态神经网络比静态神经网络功能强,本文选择动态神经网络进行时间序列预测。

基于神经网络的MackeyGlass时间序列预测

目录 1引言2 2MG时间序列2 2.1MG时间序列简介2 2.2利用dde23函数求解MG时间序列2 3BP神经网络4 3.1神经网络总体思路4 3.2MATLAB中的newff函数4 3.3BP神经网络的训练5 3.4构建输入输出矩阵6 3.5对MG时间序列未来值预测7 4参考文献8 5附录8

1 引言 本文选用的神经网络的是BP 神经网络,利用MATLAB 编程实现。首先通过求解Mackey-Glass 方程得到具有513个数据的Mackey-Glass 时间序列,其中一半用于训练神经网络,一半用于检测预测值。BP 神经网络输入层神经元个数为4,隐含层为8,输出层为1。利用BP 神经网络工具箱构建神经网络并对其进行训练,然后利用训练好的神经网络对未来值进行预测,画出比较图。 2 MG 时间序列 2.1 MG 时间序列简介 Mackey-Glass 混沌系统一类非常典型的混沌系统,混沌系统模型由以下的时滞微分方程来描述: )() (1) ()(t x t x t x dt t dx βτταγ--+-= 其中 α =0.2,β =0.1,γ =10,τ是可调参数,x(t)是在t 时刻的时间序列的值。MG 方程表现出了某种周期性与混沌特性,在τ<16.8时,表现出周期性,在 τ>16.8时,则表现出混沌特性。 2.2 利用dde23函数求解MG 时间序列 本课程设计中取τ=10,也就是说MG 时间序列会表现为周期性。可以利用MATLAB 求解MG 方程,MG 方程是一个时滞微分方程,其中一种求解方法是利用MATLAB 的dde23函数。具体求解方法是:首先建立MG .m 函数文件,代码如下 function y = MG(t,x,z) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here xlag=z(1,:);

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