MATLAB动态神经网络时间序列预测案例分析

书中详细介绍了如何通过MATLAB构建和实现动态神经网络模型，尤其是NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）模型，来对时间序列数据进行预测分析。 NARX模型是一种动态递归神经网络，它能够处理时间序列中的非线性关系，并且考虑到了系统的外部输入。该模型在很多领域中都有广泛的应用，例如金融分析、气象预测、工程控制等。 本书通过43个案例分析，详细讲解了NARX模型的构建过程，包括数据的预处理、网络结构的设计、训练算法的选择、模型的测试和评估等。这些案例不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的详细步骤，使读者能够更好地理解并掌握NARX模型在实际问题中的应用。 在MATLAB环境下，用户可以使用其强大的计算和图形能力，配合神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），来设计和实现各种神经网络结构。本书中的案例将会指导用户如何使用MATLAB进行以下操作： 1. 数据预处理：包括数据归一化、去噪、划分训练集和测试集等步骤，为神经网络的训练提供高质量的输入数据。 2. 网络构建：介绍如何设置NARX模型的参数，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及如何利用MATLAB中的函数和工具来创建NARX网络结构。 3. 网络训练：详细说明在MATLAB中如何使用不同的训练算法（如梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法等）来训练NARX模型，并讨论如何设置训练算法的参数以获得最佳性能。 4. 模型测试和评估：提供评估模型性能的方法，包括如何使用不同的性能指标（如均方误差、决定系数等）来量化模型预测的准确性，并对模型进行调优和验证。 5. 应用实例：通过多个实际案例展示NARX模型在不同领域的应用，例如股票价格预测、天气变化预测等，帮助读者理解模型在现实问题中的应用价值和效果。 本书适合于对神经网络有初步了解或已经有一定基础的读者，包括但不限于数据分析人员、科研工作者、工程师和研究生等。通过对本书的学习和实践，读者将能够掌握使用MATLAB实现NARX模型，并将其应用于时间序列预测等实际问题中。" 注意：本资源摘要信息是基于提供的文件信息生成的，并没有实际打开或查看压缩包内的内容。因此，所述内容为基于文件信息的推测性描述。