R語言神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測多元時間序列數(shù)據(jù)可視化|附代碼數(shù)據(jù)
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最近我們被客戶要求撰寫關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡的研究報告，包括一些圖形和統(tǒng)計輸出。
多元時間序列建模一直是吸引了來自經(jīng)濟，金融和交通等各個領(lǐng)域的研究人員的主題?（?點擊文末“閱讀原文”獲取完整代碼數(shù)據(jù)********?）。
多元時間序列預測的一個基本假設是，其變量相互依賴。
在本文中，我們專門針對客戶的多元時間序列數(shù)據(jù)設計了神經(jīng)網(wǎng)絡框架，擬合單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡，可能存在跳躍層連接。
查看數(shù)據(jù)
其中Y為因變量，時間、Y1、Y2為自變量。
讀取數(shù)據(jù)
data=read.xlsx("my data.xlsx") ? ?head(data)
建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型
建立單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡，size參數(shù)可以確定隱藏層的節(jié)點數(shù)量，maxit控制迭代次數(shù)。
require(nnet)## Loading required package: nnet?#設置因變量 ?? y=data$Y ?#? y<-data.frame((y-min(y))/(max(y)-min(y))) ??names(y)<-'y'
繪制擬合數(shù)據(jù)
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預測未來的20年數(shù)據(jù)
foreY1=0 ?? ??? foreY1=predict(mod2,data.frame(T=foreyear)? )
預測新變量
datanew= data.frame(T=foreyear,Y1=foreY1,Y2=foreY2)
繪制未來20年的時間序列
pre=ts(pre,start = c(2015),f=1) ###############################繪制未來20年的時間序列plot(pre, axes = F,col=2,type="l")axis(side = 1 ,col=10)
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本文選自《R語言神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測多元時間序列數(shù)據(jù)可視化》。
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