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内容概要:本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤:具体步骤包括数据清洗与划分,利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练,并对训练后的模型进行了有效性检验;最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群:对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标:适用于各种含有周期成分的数据预测任务;主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明:提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。
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要实现一个带外源输入的非线性自回归神经网络(NARX)模型用于时间序列预
测,我们可以使用 Python 中的库如 NumPy 、 Pandas 、 TensorFlow 或 Keras 。下
面是一个详细的设计实例,包括完整的代码和数据示例。
项目设计思路
1. 数据准备:
� 准备一个时间序列数据集,可以是合成的或真实的。
� 划分数据为训练集和测试集。
2. NARX 模型设计:
� 创建一个带外源输入的 NARX 模型。
� 输入包括过去的时间序列值和外源输入(如相关因素)。
3. 模型训练:
� 使用训练集对 NARX 模型进行训练。
4. 模型评估:
� 在测试集上评估模型的性能,使用适当的指标如均方误差(MSE)等。
数据生成示例
为了方便,我们将生成一些合成的时间序列数据。
python 复制代码
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成合成数据
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nantangyuxi
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