R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

简介: R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

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多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题点击文末“阅读原文”获取完整代码数据


多元时间序列预测的一个基本假设是,其变量相互依赖。

在本文中,我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架,拟合单隐层神经网络,可能存在跳跃层连接。


查看数据


其中Y为因变量,时间、Y1、Y2为自变量。


读取数据


data=read.xlsx("my data.xlsx")  
  
head(data)


建立神经网络模型


建立单隐藏层神经网络,size参数可以确定隐藏层的节点数量,maxit控制迭代次数。

require(nnet)
## Loading required package: nnet
 #设置因变量  
  y=data$Y  
#  y<-data.frame((y-min(y))/(max(y)-min(y)))  
 names(y)<-'y'


绘制拟合数据


点击标题查阅往期内容


【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享


01

02

03

04


预测未来的20年数据


foreY1=0  
   
   foreY1=predict(mod2,data.frame(T=foreyear)  )


预测新变量


datanew= data.frame(T=foreyear,Y1=foreY1,Y2=foreY2)

绘制未来20年的时间序列


pre=ts(pre,start = c(2015),f=1)
 
###############################绘制未来20年的时间序列
plot(pre, axes = F,col=2,type="l")
axis(side = 1 ,col=10)


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