Matlab
基于贝叶斯优化算法优化径向基函数神经网络
(BO-RBF)
的多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测在许多领域中都有着广泛的应用，如金融市场分析、气候预测、工业生产监控、能源需求预测等。传统的时间序列预测方法多依赖于线性模型或经典的统计方法，这些方法虽然具有较高的解释性，但在复杂的、多变量的时间序列数据中，往往难以捕捉数据中的非线性和时变特性。因此，如何在处理这些高维复杂数据时，选择合适的模型进行准确预测，成为了一个重要的研究课题。
径向基函数神经网络（RBFNN）由于其简单的结构和良好的非线性逼近能力，成为了近年来在时间序列预测领域中应用广泛的模型。RBFNN能够通过局部感知的方式处理多维度输入数据，有效地应对传统神经网络难以处理的非线性问题。然而，RBFNN模型的性能严重依赖于其结构参数（如隐含层节点数、径向基函数的宽度参数等）的选择。传统的经验性调参方法通常无法实现全局最优解，因此需要借助优化算法来自动调整这些超参数，以达到最佳预测效果。 ...