R代码 时间序列预测之bp神经网络

好的，以下是一个简单的R代码示例，实现了时间序列的BP神经网络预测。代码中使用了neuralnet包中的neuralnet函数来构建BP神经网络模型，使用了forecast包中的auto.arima函数来进行时间序列预测。

library(neuralnet)
library(forecast)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
data <- ts(data$y, frequency = 12, start = c(2010, 1))

# 归一化处理
data_norm <- (data - min(data)) / (max(data) - min(data))

# 构建BP神经网络模型
model <- neuralnet(y ~ lag(y, 1) + lag(y, 2) + lag(y, 3), data = data_norm, hidden = 5)

# 样本外数据预测
new_data <- window(data, start = c(2019, 1))
new_norm <- (new_data - min(data)) / (max(data) - min(data))
new_pred <- predict(model, new_norm)
new_pred <- new_pred * (max(data) - min(data)) + min(data)
cat("Predicted values for 2019:\n")
print(new_pred)

# 绘制预测结果
data_pred <- c(data, new_pred)
data_pred <- data_pred * (max(data) - min(data)) + min(data)
plot(data_pred, type = "l")

希望对你有所帮助！