使用dbn实现风速预测matlab代码

使用dbn（深度信念网络）实现风速预测的Matlab代码如下：

% 导入数据
data = load('wind_speed_data.mat');
X_train = data.X_train;
y_train = data.y_train;
X_test = data.X_test;

% 数据预处理
mean_X_train = mean(X_train);
std_X_train = std(X_train);
normalized_X_train = (X_train - mean_X_train) ./ std_X_train;
normalized_X_test = (X_test - mean_X_train) ./ std_X_train;

% 构建DBN模型
sizes = [size(normalized_X_train, 2), 100, 50, 20];
dbn_model = dbn(size(sizes));
dbn_model = dbn_model.train(normalized_X_train, y_train, 'mse', 'momentum', 0.9, 'learning_rate', 0.1, 'epochs', 100);

% 使用DBN模型进行预测
y_pred = dbn_model.predict(normalized_X_test);

% 可选：反归一化处理
y_pred_denormalized = (y_pred .* std(y_train)) + mean(y_train);

% 可选：计算预测误差
error = abs(y_pred_denormalized - y_test);

% 可选：评估模型性能
mae = mean(error);
mse = mean(error.^2);
rmse = sqrt(mse);

% 可选：可视化预测结果
plot(y_test);
hold on;
plot(y_pred_denormalized);
title('风速预测结果');
legend('真实值', '预测值');
xlabel('时间');
ylabel('风速');

注意，上述代码仅为示例，并非完整且可运行的代码，具体实现还需根据数据和需求进行适当调整。此外，代码中使用的dbn库需要事先安装。