R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198
相关视频
多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。
在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。
查看数据
其中Y为因变量，时间、Y1、Y2为自变量。
读取数据
建立神经网络模型
建立单隐藏层神经网络，参数可以确定隐藏层的节点数量，控制迭代次数。
绘制拟合数据
预测未来的20年数据
预测新变量
绘制未来20年的时间序列
- 发表于:
- 原文链接：https://page.om.qq.com/page/OORarHJBzF9kR7d1hTURGDgg0
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
