💥1 概述
本文为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。
对于基于Kaggle训练集预测能源消耗的时间序列预测，从以下研究：
1. 数据探索与可视化：首先，探索和分析你的训练集数据。了解数据的特征、分布和关系，并使用适当的可视化技术来揭示其中的模式和趋势。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，以便于模型的训练和预测。这可能包括处理缺失值、异常值，进行数据平稳化、归一化等。
3. 特征工程：根据你对能源消耗的领域知识，构造和选择适当的特征。这可能包括添加时间相关特征、滞后特征、滑动窗口特征等。
4. 模型选择与建立：考虑使用多层人工神经网络或其他适合时间序列预测的模型，如长短期记忆网络 (LSTM)、卷积神经网络 (CNN) 或采用注意力机制的模型等。选择合适的模型架构，并进行模型训练和调优。
5. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型的性能，如均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、平均绝对百分比误差 (MAPE) 等。还可以考虑使用交叉验证等技术来评估模型的稳定性和泛化能力。
6. 参数调优：通过调整模型的超参数，如学习率、批次大小、层数、神经元数量等，以提高模型的性能。
7. 模型解释与可解释性：对于能源消耗的时间序列预测，可解释性可能是一个重要的因素。探索和解释模型如何作出预测，并提供合理的解释和可视化可帮助理解模型与能源消耗之间的关系。
8. 模型部署与应用：将训练和调优的模型应用于实际测试集，并进行预测与验证，以评估模型的实际性能和准确性。可以考虑将模型部署为一个实时或批处理的预测系统，用于实际的能源消耗预测。
以上步骤可以作为一个基本研究流程的指导。根据你的具体情况和实际需求，你可能需要进行进一步的细化和调整。此外，参考相关领域的文献和其他相关工作也是非常有帮助的。
📚2 运行结果
部分代码：
%% Exercise 2 - Recurrent Neural Networks %% Initial stuff clc clearvars close all %% 1 - Hopfield Network % Note: for this exercise, it will be interesting to check what happens if % you add more neurons, i.e. modify T such as N is bigger. T = [1 1; -1 -1; 1 -1]'; % N x Q matrix containing Q vectors with components equal to +- 1. % 2-neuron network with 3 atactors net = newhop(T); % Create a recurrent HOpfield network with stable points being the vectors from T A1 = [0.3 0.6; -0.1 0.8; -1 0.5]'; % Example inputs A2 = [-1 0.5 ; -0.5 0.1 ; -1 -1 ]'; A3 = [1 0.5 ; -0.3 -0.4 ; 0.8 -0.6]'; A4 = [0 -0.1 ; 0.1 0 ; -0.5 0.1]'; A5 = [0 0 ; 0 0.1 ; -0.1 0 ]'; A0 = [1 1; -1 -1; 1 -1]'; % Simulate a Hopfield network % Y_1 = net([],[],Ai); % Single step iteration num_step = 20; % Number of steps Y_1 = net({num_step},{},A1); % Multiple step iteration Y_2 = net({num_step},{},A2); Y_3 = net({num_step},{},A3); Y_4 = net({num_step},{},A4); Y_5 = net({num_step},{},A5); %% Now we try with 4 Neurons T_ = [1 1 1 1; -1 -1 1 -1; 1 -1 1 1]'; % N x Q matrix containing Q vectors with components equal to +- 1. % 4-neuron network with 3 atactors net_ = newhop(T_); % Create a recurrent HOpfield network with stable points being the vectors from T A1_ = [0.3 0.6 0.3 0.6; -0.1 0.8 -0.1 0.8; -1 0.5 -1 0.5]'; % Example inputs A2_ = [-1 0.2 -1 0.2 ; -0.5 0.1 -0.5 0.1 ; -1 -1 -1 -1 ]'; A3_ = [1 0.5 1 0.5 ; -0.3 -0.4 -0.3 -0.4 ; 0.8 -0.6 0.8 -0.6]'; A4_ = [-0.5 -0.3 -0.5 -0.3 ; 0.1 0.8 0.1 0.8 ; -0.7 0.6 -0.7 0.6]'; % Simulate a Hopfield network % Y_1 = net([],[],Ai); % Single step iteration num_step_ = 40; % Number of steps Y_1_ = net_({num_step_},{},A1_); % Multiple step iteration Y_2_ = net_({num_step_},{},A2_); Y_3_ = net_({num_step_},{},A3_); Y_4_ = net_({num_step_},{},A4_); %% Execute rep2.m || A script which generates n random initial points and visualises results of simulation of a 2d Hopfield network 'net' % Note: The idea is to understand what is the relation between symmetry and % attractors. It does not make sense that appears a fourth attractor when % only 3 are in the Target T close all
🌈3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]程静,郑定成,吴继权.基于时间序列ARMA模型的广东省能源需求预测[J].能源工程,2010(01):1-5.DOI:10.16189/j.cnki.nygc.2010.01.012.
