基于卷积神经网络的时间序列预测matlab代码

以下是一个基于CNN的时间序列预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load sunspot.mat

% 划分训练集和测试集
train_data = zscore(sunspot(1:250));
test_data = zscore(sunspot(251:end));

% 参数设置
input_size = 12; % 输入序列长度
output_size = 1; % 输出序列长度
num_filters = 8; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核尺寸
num_epochs = 50; % 训练轮数
batch_size = 32; % 批次大小

% 构建CNN模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(input_size)
    convolution1dLayer(filter_size, num_filters, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(output_size)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'MiniBatchSize', batch_size, ...
    'ValidationData', {test_data(1:end-1), test_data(2:end)}, ...
    'ValidationFrequency', 5, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_data(1:end-1), train_data(2:end), layers, options);

% 预测
pred_test = predict(net, test_data(1:end-1));

% 画图比较预测结果和实际结果
figure
plot(test_data(2:end))
hold on
plot(pred_test)
legend('Actual', 'Predicted')

这个例子使用卷积神经网络来预测太阳黑子数目的时间序列。首先，加载数据，并将前250个数据作为训练集，后面的数据作为测试集。然后，设置CNN模型的参数，包括输入序列长度、卷积核数量、卷积核尺寸、输出序列长度、训练轮数和批次大小。接着，构建CNN模型，包括输入层、卷积层、ReLU层、最大池化层、全连接层和回归层。然后，设置训练选项，包括优化器、最大训练轮数、批次大小、验证集、验证频率和绘图选项。最后，用训练数据训练模型，并用测试数据进行预测。最后画图比较预测结果和实际结果。