R語言神經網絡模型預測多元時間序列數(shù)據可視化|附代碼數(shù)據
全文鏈接：http://tecdat.cn/?p=32198
最近我們被客戶要求撰寫關于神經網絡的研究報告，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濟，金融和交通等各個領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********?）。
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)據設計了神經網絡框架，擬合單隱層神經網絡，可能存在跳躍層連接。
查看數(shù)據
其中Y為因變量，時間、Y1、Y2為自變量。
讀取數(shù)據
data=read.xlsx("my data.xlsx") ? ?head(data)
建立神經網絡模型
建立單隱藏層神經網絡，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
點擊標題查閱往期內容
【視頻】Python用LSTM長短期記憶神經網絡對不穩(wěn)定降雨量時間序列進行預測分析|數(shù)據分享
左右滑動查看更多
01
02
03
04
預測未來的20年數(shù)據
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)
點擊文末?“閱讀原文”
獲取全文完整代碼數(shù)據資料。
本文選自《R語言神經網絡模型預測多元時間序列數(shù)據可視化》。
點擊標題查閱往期內容
深度學習實現(xiàn)自編碼器Autoencoder神經網絡異常檢測心電圖ECG時間序列spss modeler用決策樹神經網絡預測ST的股票
Python中TensorFlow的長短期記憶神經網絡(LSTM)、指數(shù)移動平均法預測股票市場和可視化
RNN循環(huán)神經網絡 、LSTM長短期記憶網絡實現(xiàn)時間序列長期利率預測
結合新冠疫情COVID-19股票價格預測：ARIMA，KNN和神經網絡時間序列分析
深度學習：Keras使用神經網絡進行簡單文本分類分析新聞組數(shù)據
用PyTorch機器學習神經網絡分類預測銀行客戶流失模型
PYTHON用LSTM長短期記憶神經網絡的參數(shù)優(yōu)化方法預測時間序列洗發(fā)水銷售數(shù)據
Python用Keras神經網絡序列模型回歸擬合預測、準確度檢查和結果可視化
R語言深度學習卷積神經網絡 (CNN)對 CIFAR 圖像進行分類：訓練與結果評估可視化
深度學習：Keras使用神經網絡進行簡單文本分類分析新聞組數(shù)據
Python用LSTM長短期記憶神經網絡對不穩(wěn)定降雨量時間序列進行預測分析
R語言深度學習Keras循環(huán)神經網絡(RNN)模型預測多輸出變量時間序列
R語言KERAS用RNN、雙向RNNS遞歸神經網絡、LSTM分析預測溫度時間序列、 IMDB電影評分情感
Python用Keras神經網絡序列模型回歸擬合預測、準確度檢查和結果可視化
Python用LSTM長短期記憶神經網絡對不穩(wěn)定降雨量時間序列進行預測分析
R語言中的神經網絡預測時間序列：多層感知器（MLP）和極限學習機（ELM）數(shù)據分析報告
R語言深度學習：用keras神經網絡回歸模型預測時間序列數(shù)據
Matlab用深度學習長短期記憶（LSTM）神經網絡對文本數(shù)據進行分類
R語言KERAS深度學習CNN卷積神經網絡分類識別手寫數(shù)字圖像數(shù)據（MNIST）
MATLAB中用BP神經網絡預測人體脂肪百分比數(shù)據
Python中用PyTorch機器學習神經網絡分類預測銀行客戶流失模型
R語言實現(xiàn)CNN（卷積神經網絡）模型進行回歸數(shù)據分析
SAS使用鳶尾花(iris)數(shù)據集訓練人工神經網絡(ANN)模型
【視頻】R語言實現(xiàn)CNN（卷積神經網絡）模型進行回歸數(shù)據分析
Python使用神經網絡進行簡單文本分類
R語言用神經網絡改進Nelson-Siegel模型擬合收益率曲線分析
R語言基于遞歸神經網絡RNN的溫度時間序列預測
R語言神經網絡模型預測車輛數(shù)量時間序列
R語言中的BP神經網絡模型分析學生成績
matlab使用長短期記憶（LSTM）神經網絡對序列數(shù)據進行分類
R語言實現(xiàn)擬合神經網絡預測和結果可視化
用R語言實現(xiàn)神經網絡預測股票實例
使用PYTHON中KERAS的LSTM遞歸神經網絡進行時間序列預測
python用于NLP的seq2seq模型實例:用Keras實現(xiàn)神經網絡機器翻譯
用于NLP的Python：使用Keras的多標簽文本LSTM神經網絡分類
