时序预测 | MATLAB实现基于CNN卷积神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

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🔥 内容介绍

时间序列预测在诸多领域都扮演着至关重要的角色，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的时间序列预测方法，如ARIMA模型和指数平滑法，往往依赖于对数据严格的假设，并且难以处理非线性关系和高维数据。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，凭借其强大的特征提取能力和对非线性关系的建模能力，在时间序列预测领域取得了显著进展。本文将深入探讨基于CNN的时间序列预测方法，重点关注其递归预测未来以及多指标评价体系的构建。

传统的CNN主要应用于图像处理领域，其核心思想在于利用卷积核提取图像的局部特征。然而，时间序列数据与图像数据存在差异，时间序列数据是一维结构，而图像数据是二维或三维结构。为了将CNN应用于时间序列预测，需要对CNN结构进行调整。一种常见的方法是将时间序列数据转化为图像形式，例如将时间序列数据转换为Gramian Angular Field (GAF) 或Recurrence Plot (RP) 图像，然后利用传统的CNN进行特征提取和预测。另一种方法是直接将一维时间序列数据作为CNN的输入，利用一维卷积核进行特征提取。这种方法更加直接，避免了数据转换带来的信息损失。

本文采用直接将一维时间序列数据作为CNN输入的方法。相比于循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)，CNN具有并行计算的优势，可以显著提高计算效率，尤其是在处理长序列数据时。 我们的模型设计基于卷积层、池化层和全连接层的组合。卷积层用于提取时间序列数据的局部特征，池化层用于降低特征维度和提高模型鲁棒性，全连接层用于将提取的特征映射到预测结果。 为了提高模型的预测精度和泛化能力，我们采用了一些常用的技巧，例如批量归一化(Batch Normalization, BN)、丢弃法(Dropout) 和ReLU激活函数。

递归预测是指利用模型预测的结果作为下一个时间步的输入，从而实现对未来多个时间步的预测。这种方法能够有效地利用模型预测的中间结果，提高预测的精度和稳定性。在我们的模型中，我们采用了一种简单的递归预测策略：将模型预测的当前时间步的结果作为下一个时间步的输入，依次递归地进行预测。 为了避免误差累积，我们对递归预测的输出进行了适当的限制和修正，例如设置预测值的上下限，或者采用滑动平均等技术。

模型评估是时间序列预测中至关重要的一环。单一的评价指标往往无法全面反映模型的性能，因此我们采用多指标评价体系对模型进行评估。常用的时间序列预测评价指标包括：

• 均方误差(Mean Squared Error, MSE): 反映模型预测值与真实值之间差异的平方和的平均值。MSE值越小，表示模型预测精度越高。

• 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE): MSE的平方根，具有与原始数据相同的单位，更易于理解和比较。

• 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE): 反映模型预测值与真实值之间绝对差值的平均值，对异常值不敏感。

• 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE): 反映模型预测值与真实值之间绝对百分比差值的平均值，可以直观地反映预测的相对误差。

• R方(R-squared): 反映模型拟合优度的指标，取值范围在0到1之间，值越高表示模型拟合效果越好。

我们将会针对不同的时间序列数据集，利用上述多种评价指标对基于CNN的递归预测模型进行全面的评估，并与其他经典的时间序列预测模型，如ARIMA和LSTM进行比较，以验证我们提出的模型的有效性。 此外，我们还会分析不同超参数设置对模型性能的影响，例如卷积核大小、卷积层数、池化层大小等，并尝试通过网格搜索或贝叶斯优化等技术寻找最佳的超参数组合。

最后，本文的贡献在于：提出了一种基于CNN的递归时间序列预测模型，并构建了多指标评价体系对模型进行全面评估，为时间序列预测提供了一种新的有效方法。 未来的研究方向将集中于：探索更复杂的CNN架构，例如引入注意力机制(Attention Mechanism)以提高模型的特征提取能力；研究更有效的递归预测策略，以减少误差累积；以及将该模型应用于更广泛的实际应用场景中。 我们相信，随着深度学习技术的发展，基于CNN的时间序列预测将会取得更加突破性的进展。

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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