어떤 도시의 온도 예측 신경 네트워크 모델은 데이터를 수정하여 직접 응용할 수 있다.

어떤 도시의 온도 예측 신경 네트워크 모델은 데이터를 수정하여 직접 응용할 수 있다.

clc;
clear;
data=xlsread('   1.xlsx');
x=data(:,2)';
lag=3;    
iinput=x;    
n=length(iinput);
inputs=zeros(lag,n-lag);
for i=1:n-lag
    inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';
end
targets=x(lag+1:end);

hiddenLayerSize = 10; 
net = fitnet(hiddenLayerSize);

net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

[net,tr] = train(net,inputs,targets);
yn=net(inputs);
errors=targets-yn;
figure, ploterrcorr(errors)                      
figure, parcorr(errors)                         
%[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors)        
figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn))  
figure, ploterrhist(errors)                     
figure, plotperform(tr)                        

fn=25; 
f_in=iinput(n-lag+1:end)';
f_out=zeros(1,fn);  
for i=1:fn
    f_out(i)=net(f_in);
    f_in=[f_in(2:end);f_out(i)];
end
figure,plot(1968:2007,iinput,'b',2007:2032,[iinput(end),f_out],'r')