MATLAB 数据处理与预测模型代码包：BP/SVR/LSTM/随机森林 对比模板

本文整理论文实验章节常用的四种预测模型 MATLAB 代码模板：BP 神经网络、SVR、LSTM、随机森林，统一数据接口、统一评价指标，方便直接对比。

一、统一接口

所有模型使用相同的数据划分和评价流程，替换数据集即可运行：

% 统一入口（示意）
[Xtr,Ytr,Xte,Yte] = load_split(data, 0.8);
metrics = struct();
metrics.BP  = run_bp(Xtr,Ytr,Xte,Yte);
metrics.SVR = run_svr(Xtr,Ytr,Xte,Yte);
metrics.LSTM= run_lstm(Xtr,Ytr,Xte,Yte);
metrics.RF  = run_rf(Xtr,Ytr,Xte,Yte);

二、评价指标

• RMSE、MAE、MAPE、R²
• 交叉验证，减小偶然性
• 统一风格的预测对比图与误差图

三、适用场景

负荷预测、价格预测、参数预测等时序 / 回归任务都适用。代码含详细注释和运行说明，便于理解每个模型的输入输出与调参位置。

建议结合自己的数据调整网络结构和超参数；需要按你的数据定制或讲解，可微信沟通。