一、研究背景该代码旨在探索深度学习模型在时间序列预测任务中的应用特别是将计算机视觉中表现优异的ResNet50架构迁移至时序数据分析。通过结合残差网络ResNet与递归神经网络RNN的思想构建混合网络结构以捕捉时间序列中的长期依赖与非线性模式提升预测精度。二、主要功能数据导入与可视化从Excel读取时间序列数据并绘制原始数据与分布直方图。数据预处理标准化、划分训练/验证/测试集、构建滞后序列。模型构建使用ResNet50作为主干网络适配回归预测任务。模型训练支持GPU加速可视化训练过程与损失曲线。预测与评估在测试集上进行预测并计算多种误差指标MAE、RMSE、MAPE、sMAPE、相关系数。对未来时间步进行多步预测。结果可视化与保存提供多维度图表展示预测效果与误差分布。将结果保存至Excel文件。三、算法步骤数据准备读取Excel数据 → 划分数据集 → 标准化 → 构建滞后序列。网络构建调用或自定义ResNet50结构 → 修改输入/输出层适应回归任务。模型训练设置训练选项优化器、学习率、批次大小等→ 训练网络 → 监控训练过程。预测与评估测试集预测 → 反标准化 → 计算误差指标 → 可视化对比。未来预测基于最后观测序列进行多步滚动预测 → 输出预测结果。四、技术路线特征提取利用ResNet50的卷积层提取时序数据的局部与全局特征。回归预测通过全连接层输出连续值预测结果。混合架构结合CNN的空间特征提取能力与滞后序列的时间建模能力。训练策略使用Adam优化器、学习率衰减、验证集早停等策略。五、公式原理关键部分数据标准化x std x − μ σ x_{\text{std}} \frac{x - \mu}{\sigma}xstd​σx−μ​损失函数回归任务常用MSE 1 n ∑ i 1 n ( y i − y ^ i ) 2 \text{MSE} \frac{1}{n} \sum_{i1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2MSEn1​i1∑n​(yi​−y^​i​)2残差连接ResNet核心y F ( x , W i ) x y F(x, W_i) xyF(x,Wi​)x其中 (F) 为卷积层堆叠(x) 为输入跳跃连接。六、参数设定参数说明默认值Lag滞后窗口用于构建特征1:2trainRatio/valRatio/testRatio数据划分比例0.7 / 0.2 / 0.1MiniBatchSize小批量大小128MaxEpochs最大训练轮数50learningRate初始学习率0.01horizon未来预测步数12七、运行环境软件MATLAB2020数据格式Excel文件.xlsx首列为时序数据八、应用场景金融预测股价、汇率、经济指标预测工业监控设备状态预测、异常检测环境监测气温、湿度、PM2.5预测能源管理电力负荷、光伏发电量预测医疗健康心电图、血糖趋势分析完整代码私信回复基于ResNet50网络的时间序列预测对未来时间步进行多步预测MATLAB代码