r语言神经网络预测模型

在R语言中，可以使用神经网络进行时间序列预测。一种常见的方法是使用具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络。这种模型将时间序列的滞后值作为输入来拟合神经网络模型。由于这是一个非线性模型，因此可以更好地捕捉时间序列中的非线性关系。然而，这种模型无法提供预测区间。

在R中，可以使用modeltime工作流来加快模型评估和选择的过程。modeltime工作流可以帮助我们分析多个时间序列模型，并使用它们来进行预测。其中一个常用的工具是modeltime表。

建模时，可以使用modeltime和parsnip函数。其中，自动模型是一种常见的建模方法，它可以根据数据的特征自动选择适合的模型。这可以大大简化建模过程，尤其是对于初学者来说。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128853944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [时间序列模型R语言实现-批量建模，预测（ARIMA, 随机森林）](https://blog.csdn.net/Allenmumu/article/details/118933464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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