【Elman回归预测】基于Elman神经网络实现数据回归预测附MATLAB代码

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简介: 【Elman回归预测】基于Elman神经网络实现数据回归预测附MATLAB代码

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⛄ 内容介绍

基于Elman神经网络的数据回归预测是一种利用Elman神经网络模型来进行数据回归问题的预测和估计。Elman神经网络也被称为递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),它具有记忆能力,可以处理序列数据。以下是一种可能的实施步骤:

  1. 数据准备:收集和整理用于回归预测的数据集,包括输入特征和对应的目标值。确保数据集的质量和充分性。
  2. 数据预处理:对数据进行预处理,如归一化、标准化、特征工程等,以提高模型的训练效果和泛化能力。
  3. Elman神经网络模型设计:设计一个合适的Elman神经网络模型,通常包括输入层、隐藏层(具有循环连接)、输出层等。隐藏层的输出会被反馈到下一个时间步骤的输入中,实现记忆功能。
  4. 模型训练:使用准备好的数据集对Elman神经网络模型进行训练。可以采用反向传播算法和优化器(如梯度下降)来最小化预测值与真实值之间的损失函数,以更新模型的权重和偏置。
  5. 模型评估:使用测试数据集对训练好的Elman神经网络模型进行评估,计算预测结果与真实值之间的误差指标,如均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)等。
  6. 预测与推断:使用训练好的Elman神经网络模型对新的输入数据进行预测和推断,得到回归预测结果。
  7. 模型优化:根据评估结果和实际需求,对Elman神经网络模型进行优化和调整,如调整隐藏层的大小、增加正则化手段、调整学习率等,以提高模型的性能和精度。
  8. 模型应用:将优化后的Elman神经网络模型应用于实际场景中,进行数据回归预测和估计。

基于Elman神经网络的数据回归预测可以应用于各种领域,如时间序列分析、语音识别、自然语言处理等,以实现对复杂数据关系的准确预测和估计。

⛄ 代码

%% Elman神经网络预测%% 1.初始化clearclose allclcformat short %精确到小数点后4位,format long是精确到小数点后15位%% 2.读取读取data=xlsread('数据.xlsx'); %% Matlab2021版本以上无法使用xlsread函数,可用Load函数替代  % 设置神经网络的输入和输出input=data(:,1:end-1);    %第1列至倒数第2列为输入output=data(:,end);       %最后1列为输出N=length(output);         %计算样本数量%% 3.设置训练集和测试集%(1)随机选取测试样本k=rand(1,N);[m,n]=sort(k);testNum=50;              %设定测试集样本数量 !仅需修改这里trainNum=N-testNum;       %设定训练集样本数量input_train = input(n(1:trainNum),:)';                   % 训练集输入output_train =output(n(1:trainNum))';                    % 训练集输出input_test =input(n(trainNum+1:trainNum+testNum),:)';    % 测试集输入output_test =output(n(trainNum+1:trainNum+testNum))';    % 测试集输出%(2)从数据后面选取测试样本%testNum=50;              %设定测试集样本数量 %trainNum=N-testNum;       %设定训练集样本数量%input_train = input(1:trainNum,:)';                   % 训练集输入%output_train =output(1:trainNum)';                    % 训练集输出%input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';    % 测试集输入%output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';    % 测试集输出%% 4.数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);         % 训练集输入归一化到[0,1]之间[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);          % 训练集输出归一化到默认区间[-1, 1]inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);   % 测试集输入采用和训练集输入相同的归一化方式%% 5.求解最佳隐含层inputnum=size(input,2);   %size用来求取矩阵的行数和列数,1代表行数,2代表列数outputnum=size(output,2);disp(['输入层节点数:',num2str(inputnum),',  输出层节点数:',num2str(outputnum)])disp(['隐含层节点数范围为 ',num2str(fix(sqrt(inputnum+outputnum))+1),' 至 ',num2str(fix(sqrt(inputnum+outputnum))+10)])disp(' ')disp('最佳隐含层节点的确定...')%根据hiddennum=sqrt(m+n)+a,m为输入层节点数,n为输出层节点数,a取值[1,10]之间的整数MSE=1e+5;                             %误差初始化transform_func={'tansig','purelin'};  %激活函数采用tan-sigmoid和purelintrain_func='trainlm';                 %训练算法for hiddennum=fix(sqrt(inputnum+outputnum))+1:fix(sqrt(inputnum+outputnum))+10        net=newelm(inputn,outputn,hiddennum,transform_func,train_func); %构建Elman网络        % 设置网络参数    net.trainParam.epochs=1000;         % 设置训练次数    net.trainParam.lr=0.01;             % 设置学习速率    net.trainParam.goal=0.000001;       % 设置训练目标最小误差        % 进行网络训练    net=train(net,inputn,outputn);    an0=sim(net,inputn);      %仿真结果    mse0=mse(outputn,an0);    %仿真的均方误差    disp(['当隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时,训练集均方误差为:',num2str(mse0)])        %不断更新最佳的隐含层节点    if mse0<MSE        MSE=mse0;        hiddennum_best=hiddennum;    endenddisp(['最佳隐含层节点数为:',num2str(hiddennum_best),',均方误差为:',num2str(MSE)])%% 6.构建最佳隐含层的Elman神经网络net=newelm(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);% 网络参数net.trainParam.epochs=1000;          % 训练次数net.trainParam.lr=0.01;              % 学习速率net.trainParam.goal=0.000001;        % 训练目标最小误差%% 7.网络训练net=train(net,inputn,outputn);       % train函数用于训练神经网络,调用蓝色仿真界面%% 8.网络测试an=sim(net,inputn_test);                     %训练完成的模型进行仿真测试test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);  %测试结果反归一化error=test_simu-output_test;                 %测试值和真实值的误差%% 9.结果输出% Elman预测值和实际值的对比图figureplot(output_test,'bo-','linewidth',1.5)hold onplot(test_simu,'rs-','linewidth',1.5)legend('实际值','预测值')xlabel('测试样本'),ylabel('指标值')title('Elman预测值和实际值的对比')set(gca,'fontsize',12)% Elamn测试集的预测误差图figureplot(error,'bo-','linewidth',1.5)xlabel('测试样本'),ylabel('预测误差')title('Elman神经网络测试集的预测误差')set(gca,'fontsize',12)figure;plotregression(output_test,test_simu,['Elman回归图']);figure;ploterrhist(test_simu-output_test,['Elman误差直方图']);%计算各项误差参数  [~,len]=size(output_test);             % len获取测试样本个数,数值等于testNum,用于求各指标平均值SSE1=sum(error.^2);                    % 误差平方和MAE1=sum(abs(error))/len;              % 平均绝对误差MSE1=error*error'/len;                 % 均方误差RMSE1=MSE1^(1/2);                      % 均方根误差MAPE1=mean(abs(error./output_test));   % 平均百分比误差r=corrcoef(output_test,test_simu);     % corrcoef计算相关系数矩阵,包括自相关和互相关系数R1=r(1,2);    % 显示各指标结果disp(' ')disp('各项误差指标结果:')disp(['误差平方和SSE为:',num2str(SSE1)])disp(['平均绝对误差MAE为:',num2str(MAE1)])disp(['均方误差MSE为:',num2str(MSE1)])disp(['均方根误差RMSE为:',num2str(RMSE1)])disp(['平均百分比误差MAPE为:',num2str(MAPE1*100),'%'])disp(['预测准确率为:',num2str(100-MAPE1*100),'%'])disp(['相关系数R为:',num2str(R1)])% 工作区中% output_test代表测试集% test_simu代表BP预测值% error代表误差

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 姜平,石琴,陈无畏,等.基于Elman型回归神经网络的公交客流预测[J].合肥工业大学学报:自然科学版, 2008, 31(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-5060.2008.03.005.

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