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最近咱们被客户要求撰写对于神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
多元工夫序列建模始终是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的钻研人员的主题 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺 代码数据 ）。
多元工夫序列预测的一个根本假如是，其变量相互依赖。
在本文中，咱们专门针对客户的多元工夫序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连贯。
查看数据
其中 Y 为因变量，工夫、Y1、Y2 为自变量。
读取数据
data=read.xlsx("my data.xlsx")
head(data)建设神经网络模型
建设单暗藏层神经网络，size参数能够确定暗藏层的节点数量，maxit管制迭代次数。
require(nnet)
## Loading required package: nnet
#设置因变量
y=data$Y
# y<-data.frame((y-min(y))/(max(y)-min(y)))
names(y)<-'y'绘制拟合数据
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【视频】Python 用 LSTM 长短期记忆神经网络对不稳固降雨量工夫序列进行预测剖析 | 数据分享
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预测将来的 20 年数据
foreY1=0
foreY1=predict(mod2,data.frame(T=foreyear) )预测新变量
datanew= data.frame(T=foreyear,Y1=foreY1,Y2=foreY2)绘制将来 20 年的工夫序列
pre=ts(pre,start = c(2015),f=1)
############################### 绘制将来 20 年的工夫序列
plot(pre, axes = F,col=2,type="l")
axis(side = 1 ,col=10)点击文末 “浏览原文”
获取全文残缺代码数据资料。
本文选自《R 语言神经网络模型预测多元工夫序列数据可视化》。
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