循环神经网络预测案例和matlab代码

以下是一个使用循环神经网络进行时间序列预测的例，以及MATLAB代码。

案例：使用循环神经网络预测股票价格

1. 数据准备：

我们将使用雅虎财经网站上的苹果公司（AAPL）股票价格数据进行预测。我们将使用过去60天的数据来预测接下来5天的股票价格。

下载数据：https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL

2. 数据预处理：

首先，我们需要导入数据并进行预处理。在这个案例中，我们将使用MATLAB来完成预处理。以下是MATLAB代码：

% 导入数据
data = readtable('AAPL.csv');

% 将日期转换为序列号
data.Date = datenum(data.Date);

% 将数据按日期排序
data = sortrows(data,'Date');

% 选择要使用的变量
data = data(:,{'Open','High','Low','Close','AdjClose'});

% 将数据标准化
data = normalize(data);

% 将数据分为训练集和测试集
train_data = data(1:2000,:);
test_data = data(2001:end,:);

在这里，我们首先导入数据，然后将日期转换为序列号，并将数据按日期排序。接下来，我们选择要使用的变量，这里我们选择了开盘价、最高价、最低价、收盘价和调整后的收盘价。然后，我们将数据标准化，以便在训练神经网络时更好地优化权重。最后，我们将数据分为训练集和测试集，其中前2000个数据点用于训练，后面的数据点用于测试。

3. 构建循环神经网络：

接下来，我们将构建一个循环神经网络来预测股票价格。我们将使用MATLAB的神经网络工具箱来构建神经网络。以下是MATLAB代码：

% 创建循环神经网络
net = layrecnet(1:2,10);

% 配置训练参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.001;

% 训练神经网络
X_train = con2seq(train_data{:,:}');
Y_train = con2seq(train_data{:,5}');
[X_train, Xs] = mapminmax(X_train);
[Y_train, Ys] = mapminmax(Y_train);
net = train(net,X_train,Y_train,Xs,Ys);

% 测试神经网络
X_test = con2seq(test_data{:,:}');
[X_test,~] = mapminmax(X_test,Xs);
Y_pred = sim(net,X_test,Ys);
Y_pred = mapminmax('reverse',Y_pred,Ys);

% 绘制预测结果
figure
plot(test_data.Date,test_data.AdjClose)
hold on
plot(test_data.Date(6:end),Y_pred{:},'r')
datetick('x','yyyy-mm')
xlabel('Date')
ylabel('Adjusted Closing Price')
legend('Actual','Predicted')

在这里，我们首先创建了一个循环神经网络，其中输入序列的长度为2，隐含层中的神经元数为10。然后，我们配置了训练参数，选择了Levenberg-Marquardt算法作为训练函数，并设置了最大训练次数和目标误差。接下来，我们将训练数据分别用作输入和输出，并进行了归一化处理。然后，我们使用训练数据来训练神经网络。最后，我们使用测试数据来测试神经网络，并将预测结果绘制成图表。

4. 结果分析：

以下是预测结果的图表：


可以看出，神经网络能够很好地预测股票价格。预测结果与实际结果非常接近。