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该代码是一个基于随机配置网络（SCN, Stochastic Configuration Networks） 的时间序列预测模型，用于对单列时间序列数据进行回归预测。以下是详细分析：

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一、主要功能

该代码实现了一个基于SCN神经网络的时间序列预测模型，功能包括：

1. 数据预处理：读取时间序列数据，构造延时步长特征。
2. 数据集划分：将数据分为训练集和测试集。
3. 数据归一化：对输入和输出数据进行归一化处理。
4. SCN模型构建与训练：使用随机配置网络进行增量式神经网络训练。
5. 预测与反归一化：对训练集和测试集进行预测，并将结果反归一化。
6. 性能评估：计算R²、MAE、MAPE、RMSE等评价指标。
7. 可视化：绘制损失函数曲线、预测对比图、误差图、拟合效果图等。

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二、算法步骤

1. 数据导入与预处理：

   • 从Excel文件中读取时间序列数据。
   • 根据延时步长 kim 和预测步长 zim 构造特征矩阵和标签向量。

2. 数据集划分：

   • 按比例（默认70%）划分训练集和测试集。

3. 数据归一化：

   • 使用 mapminmax 将数据归一化到 [0, 1] 区间。

4. SCN模型构建与训练：

   • 设置超参数：最大隐藏节点数 L_max、最大随机配置次数 T_max、容忍度 tol、权重范围 Lambdas、正则化参数 r 等。
   • 使用 SCN 类进行回归训练，逐步增加隐藏节点直至满足误差要求或达到最大节点数。

5. 预测与反归一化：

   • 对训练集和测试集进行预测，并将结果反归一化回原始尺度。

6. 性能评估：

   • 计算R²、MAE、MAPE、RMSE等指标。

7. 可视化：

   • 绘制损失函数曲线、预测对比图、误差条形图、拟合散点图等。

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三、技术路线

• 模型：随机配置网络（SCN），一种增量式随机向量函数链接网络（RVFL）变体，具有自适应增加隐藏节点的特性。
• 数据处理：时间序列滑动窗口构造特征，Min-Max归一化。
• 评估指标：R²、MAE、MAPE、RMSE。
• 可视化：MATplotlib风格的MATLAB绘图。

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四、运行环境

• 软件：MATLAB（建议R2018b及以上版本，确保兼容 SCN 类及其方法）。
• 依赖工具箱：
  • 无需额外工具箱，但需确保 SCN.m 类文件在同一路径下（代码中未显示，但推断存在）。
• 数据格式：Excel文件（数据.xlsx），单列时间序列数据。

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数据集

运行效果

• 完整代码私信回复SCN随机配置网络时间序列预测Matlab实现