matlab 神经网络 功率序列 分类

### 使用MATLAB构建神经网络模型对功率序列数据进行分类

为了在MATLAB中构建用于功率序列分类的神经网络模型，可以采用多层感知器（MLP），这是一种常见的前馈人工神经网络结构。下面介绍具体的实现方法。

#### 数据准备
首先需要准备好训练和测试的数据集。这些数据应该被合理划分成输入特征矩阵`X`以及对应的标签向量`Y`。对于时间序列类别的任务来说，可能还需要考虑窗口滑动的方式提取样本片段作为单个实例[^1]。

% 假设 X 是 n×m 的矩阵 (n 行 m 列)，每列代表一个时刻点上的测量值；
% Y 是长度为 n 的类别标签数组。

#### 创建并配置神经网络对象
利用 `patternnet` 函数来初始化一个多层感知机模式识别网络，默认情况下它具有十个隐藏节点数，可以根据具体需求调整此数目以及其他超参数设置。

hiddenLayerSize = 15; % 设置隐含层数目
net = patternnet(hiddenLayerSize);
view(net);            % 可视化查看当前网络架构图

#### 训练过程中的参数设定
针对不同的应用场景可适当修改一些默认选项比如最大迭代次数、性能目标等；同时指定验证停止策略防止过拟合现象发生。

net.trainParam.epochs = 1000;
net.performFcn = 'crossentropy';    % 设定交叉熵损失函数
net.divideParam.valRatio = 0.15;     % 验证集比例占总样本量的比例
net.divideParam.testRatio = 0.15;   % 测试集比例占总样本量的比例

#### 开始训练阶段
调用 `train` 方法执行整个学习流程，在这期间系统会自动完成权值更新直至满足收敛条件为止。

[net,tr] = train(net,X,Y);

#### 结果评估与可视化展示
最后一步是对已训练好的模型做全面评测工作，计算各类指标如准确率、召回率等等，并绘制混淆矩阵辅助理解错误分布情况。

outputs = net(X);
errors = gsubtract(Y, outputs);
performance = perform(net,Y,outputs)

% 绘制混淆矩阵
plotconfusion(Y,outputs)

上述代码展示了如何使用MATLAB内置工具包快速搭建起一套完整的电力负荷预测框架。当然实际操作时还需依据项目特点灵活调整各部分细节之处[^2]。