【BP回归预测】基于BP神经网络温度预测附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着科技的不断发展，人们对天气变化的关注度也越来越高。准确地预测气温对于农业、能源、交通等领域具有重要意义。传统的气温预测方法往往依赖于统计学模型或物理模型，但这些方法往往受到许多因素的影响，导致预测结果不够准确。为了提高气温预测的准确性，我们可以借助人工智能中的神经网络算法，特别是BP神经网络。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络算法，它可以通过学习已知的输入和输出数据，建立一个模型来预测未知的输出数据。在气温预测中，我们可以将历史的气象数据作为输入，将未来的气温作为输出，通过训练神经网络模型来实现准确的温度预测。

首先，我们需要收集大量的气象数据，包括温度、湿度、风速等信息。这些数据可以从各种气象观测站、卫星、气象预报等渠道获取。接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。这些步骤可以帮助我们提高数据的质量和准确性。

然后，我们需要将数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练BP神经网络模型，测试集用于评估模型的准确性。在划分数据集时，我们需要注意保持数据的随机性，以避免模型对特定数据集过拟合的情况。

接下来，我们可以开始构建BP神经网络模型。模型的输入层包括历史的气象数据，输出层包括未来的气温。中间的隐藏层可以根据实际情况设置，通常越多的隐藏层可以提高模型的学习能力，但也会增加计算复杂度。在构建模型时，我们需要选择适当的激活函数、学习率、迭代次数等参数，以获得最佳的预测效果。

一旦模型构建完成，我们就可以开始训练模型。训练过程中，模型会根据输入和输出数据之间的误差，通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和偏置，以最小化误差。训练的过程可能需要一些时间，但通过适当的调整参数和增加训练数据，我们可以提高模型的准确性和稳定性。

完成模型训练后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。通过比较模型预测结果与实际观测值，我们可以判断模型的准确性和可靠性。

除了温度预测，BP神经网络还可以应用于其他领域的回归预测问题，如股票价格预测、销售量预测等。它的优势在于可以处理非线性关系和复杂的数据模式，提供更准确的预测结果。

综上所述，基于BP神经网络的温度预测是一种有效的方法，可以提高气温预测的准确性。通过合理的数据处理、模型构建和训练，我们可以建立一个可靠的预测模型，为农业、能源、交通等领域提供准确的气温信息，为人们的生活和工作提供更多便利。

    本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。

      本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。

⛄ 部分代码

%该函数功能为返回预测与实际值之间的绝对值误差和function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)%该函数用来计算适应度值%x          input     个体%inputnum   input     输入层节点数%outputnum  input     隐含层节点数%net        input     网络%inputn     input     训练输入数据%outputn    input     训练输出数据%error      output    个体适应度值%提取w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);%网络进化参数net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.show=100;net.trainParam.showWindow=0; %网络权值赋值net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);%将w1排列成hiddennum*inputnum的形式，按列取数net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);net.b{2}=B2;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);an=sim(net,inputn);error=sum(abs(an-outputn));

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 童飞.基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现[D].武汉理工大学[2023-08-01].DOI:10.7666/d.y813046.

[2] 欧阳钧,王爱枝.基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用[J].环境科学与管理, 2009, 34(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-1212.2009.11.047.

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