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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

1. 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。
2. 数据预处理：标准化、划分训练/验证/测试集、构建滞后序列。
3. 模型构建：使用ResNet50作为主干网络，适配回归预测任务。
4. 模型训练：支持GPU加速，可视化训练过程与损失曲线。
5. 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。
6. 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

1. 数据准备：
   • 读取Excel数据 → 划分数据集 → 标准化 → 构建滞后序列。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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）

1. 数据标准化：
   x std = x − μ σ x_{\text{std}} = \frac{x - \mu}{\sigma}xstd​=σx−μ​
2. 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_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2MSE=n1​i=1∑n​(yi​−y^​i​)2
3. 残差连接（ResNet核心）：
   y = F ( x , W i ) + x y = F(x, W_i) + xy=F(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

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