BP-ARIMA(R语言)代码
时间: 2023-07-24 11:42:01 浏览: 46
以下是一个在R语言中实现BP-ARIMA模型的例子:
1. 首先,我们加载所需的包和数据集:
```
library(neuralnet)
library(forecast)
# 加载数据集
data(AirPassengers)
train_data <- window(AirPassengers, end = c(1959, 12))
test_data <- window(AirPassengers, start = c(1960, 1))
```
2. 然后,我们对训练数据进行预处理和转换:
```
# 将数据集转换为时间序列对象
train_ts <- ts(train_data, frequency = 12)
# 进行ARIMA模型拟合
arima_model <- auto.arima(train_ts)
# 对训练数据进行预测
train_fcast <- forecast(arima_model, h = length(train_ts))
# 计算训练数据的预测误差
train_error <- train_ts - as.vector(train_fcast$mean)
# 将误差数据集转换为数据框
train_df <- data.frame(train_error)
# 创建输出变量
output <- as.vector(diffinv(train_fcast$mean, xi = diff(train_ts),
lag = arima_model$arma[c(1,6)]))
```
3. 接下来,我们构建BP神经网络模型:
```
# 创建BP神经网络模型
bp_model <- neuralnet(train_error ~ lag(train_error, -1) + lag(train_error, -2) +
lag(train_error, -3), data = train_df, hidden = 3)
# 对模型进行预测
bp_fcast <- predict(bp_model, train_df)
# 将预测数据转换为向量
bp_output <- as.vector(bp_fcast$net.result)
```
4. 最后,我们将ARIMA和BP模型的预测结果进行组合,以生成最终的BP-ARIMA预测结果:
```
# 将ARIMA和BP模型的预测结果进行组合
final_output <- output + bp_output
```
这就是一个简单的BP-ARIMA模型的实现例子。在实际应用中,你可能需要对模型进行调整和优化,以提高预测的准确性。