Matlab实现时间序列预测分类实例代码
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2022-03-24 08:35:46
目录2、有x值,有y值:narx3、无x,有y值:narmatlab从2010b版本以后,神经网络工具箱已经升级为7.0,功能大大加强。在之前的版本做时间预测是比较麻烦操作的,mathworks公司对...
matlab从2010b版本以后,神经网络工具箱已经升级为7.0,功能大大加强。在之前的版本做时间预测是比较麻烦操作的,mathworks公司对时间序列预测做了详细的解决,跑模型非常简便。
下面通过一个例子演示在matlab实现时间序列预测。
一、数据准备
极客范儿在夏天吹电扇的体温变化
时间 | 风速 | 温度 |
---|---|---|
0 | 1 | 37.21405 |
0.12457 | 1.01 | 37.26016 |
0.24915 | 1.02 | 37.26324 |
0.37373 | 1.03 | 37.31242 |
0.4983 | 1.04 | 37.3155 |
0.62258 | 1.05 | 37.36468 |
0.74745 | 1.06 | 37.36776 |
0.87203 | 1.07 | 37.41694 |
0.99661 | 1.08 | 37.42002 |
… | … | … |
二、时间序列预测分类
时间序列预测分为三类:
1、输入为xt,输出是yt
即有过去的输入xt,也有过去的输出yt,同时当前的输出不仅依赖于过去的输入,也同时依赖于过去的输出
过去时间段温度的变化,预测将来某个时间温度的变化,这种情况就是只有过去的输出
2、有x值,有y值:narx
只有过去的输出
如果给环境加一个风扇,这时候有了风速,过去时间风速在改变,同时也在影响温度的改变
matlab现在提供时间序列预测工具箱,可以在图形界面上进行调参选择,使用命令ntstool
打开时间序列预测工具箱
类似股票的模型,只知道早上9:30开市到11:30的股票行情,预测11:30之后的股票行情,不考虑任何的输入
(1)选择模型类型
(2)选择输出,只有y_t
(3)选择70%用来作为训练数据,15%用来作为验证使用,15%用来测试
(4)选择delay
(5)开始训练
(6)得到参数
(7)将神经网络导出代码
3、无x,有y值:nar
没有线性的输入输出,很少遇到这种情况
三、总结
matlab从2010b版本以后,使用图形界面训练网络调参,生成的代码与手敲的功能无异,matlab时间序列预测工具箱实用而且好用。
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