时间序列预测是许多领域中的重要任务,其中包括金融、气象、股票市场等。在本文中,我们将使用MATLAB来实现一个DNN(深度神经网络)的全连接模型,用于多步未来预测。我们将介绍如何准备数据、构建神经网络模型、训练模型并进行预测。
首先,让我们准备数据。我们假设我们有一个时间序列数据集,其中包含一系列的输入特征和相应的目标值。我们将使用前一部分的输入特征来预测后续的多个目标值。为了简化问题,我们将使用一个一维的时间序列数据。
% 生成示例数据
t = (0:0.1:10)';
x = sin
本文介绍了使用MATLAB实现多步未来预测的深度神经网络(DNN)全连接模型。从数据准备、模型构建、训练到多步预测的详细过程,包括数据集划分、滑动窗口方法、网络结构设定以及性能评估。
时间序列预测是许多领域中的重要任务,其中包括金融、气象、股票市场等。在本文中,我们将使用MATLAB来实现一个DNN(深度神经网络)的全连接模型,用于多步未来预测。我们将介绍如何准备数据、构建神经网络模型、训练模型并进行预测。
首先,让我们准备数据。我们假设我们有一个时间序列数据集,其中包含一系列的输入特征和相应的目标值。我们将使用前一部分的输入特征来预测后续的多个目标值。为了简化问题,我们将使用一个一维的时间序列数据。
% 生成示例数据
t = (0:0.1:10)';
x = sin
2015
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