Matlab代码比较NARX与MLP在预测太阳辐射中的性能

这篇文档是伦敦大学城数据科学理学硕士课程神经网络模块的一部分，重点在于评估这两种算法模型在预测太阳辐射水平上的性能。 在研究中，首先介绍了两种模型的基本概念和应用背景。NARX模型是一种特殊的递归神经网络，能够处理时间序列数据，并在输入与输出之间建立复杂的非线性关系。MLP是一种前馈神经网络，通过多个层次的处理单元（神经元）和非线性激活函数来处理和学习数据中的非线性关系。 接下来，文档详细描述了研究中使用的数据集，该数据集包含了2009年维希罗拉国家机场光伏电站每小时的辐照度水平，数据被存储在solarFINAL2.csv文件中。该数据集是时间序列数据，因此特别适合用来测试NARX模型。 研究的核心部分是对两种算法模型进行参数优化和比较。通过网格搜索的方法改变模型的超参数，并利用交叉验证的方式来训练和测试模型，以此来找到最佳的模型配置。这一过程在Matlab文件MLPNARXTIMESERIESFINALSUBMISSION.m中实现。 评估模型性能的主要指标是均方误差（MSE），这是一种常用于回归任务中的性能指标，它通过计算预测值与实际值的差的平方和来衡量模型预测的准确性。 最终结果显示，在这项比较研究中，NARX模型在预测太阳辐射水平上表现出比MLP更高的性能优势。这验证了研究最初的假设，即NARX由于其在时间序列数据中建模非线性时间相关性的能力更强，因此在预测太阳辐射方面可能具有更好的表现。 该研究不仅展示了NARX和MLP模型在具体任务上的应用，也为数据科学领域的研究者提供了关于如何选择和调整神经网络模型参数的宝贵参考。此外，这项研究的成果和源代码以开源的方式提供，即为Forecasting-Solar-Irradiation---NARX-vs-MLP-master压缩包文件，其他研究者可以在此基础上进行进一步的探索和改进。 在IT和数据科学领域，此类研究对于提高时间序列分析的准确性和效率具有重要意义。同时，它也强调了开源社区在促进知识共享和技术进步中的作用。通过公开分享代码和数据集，研究者们能够相互学习、合作解决复杂问题，并最终推动整个学科的发展。"