MATLAB实现深度置信网络时间序列预测

MATLAB实现深度置信网络时间序列预测

深度学习在时间序列预测中的应用越来越广泛，其中深度置信网络（DBN）是一种常用的模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现DBN进行时间序列预测，并给出相应的源代码。

1. 数据准备

首先需要准备用于训练和测试的数据集。这里我们选择使用国内某城市过去10年的气象数据作为时间序列数据集。数据集包含了每天的最高温度、最低温度、平均温度、平均风速等指标。

在MATLAB中，我们可以使用csvread函数读取csv格式的数据集。

data = csvread('weather_data.csv');

2. 数据预处理

接下来，需要将数据集进行预处理。首先，将数据归一化到[-1,1]的范围内，以便于神经网络的训练。其次，需要将数据按照时间序列的顺序进行排序，并将数据划分为训练集和测试集