Matlab怎么实现时间序列预测分类

这篇文章主要介绍“Matlab怎么实现时间序列预测分类”，在日常操作中，相信很多人在Matlab怎么实现时间序列预测分类问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Matlab怎么实现时间序列预测分类”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

目录

• 一、数据准备

• 二、时间序列预测分类

• 输入为xt，输出是yt

• 有x值，有y值：NARX

• (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

• 无x，有y值：NAR

• 三、总结

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

% 原始数据读入到Matlab中rawData=xlsread('time_series_data.xlsx','sheet1','A2:C52);% 第一列时间，第二列风速，第三列温度% yt第三列y_t=rawData(:,3);% xt第二列x_t=rawData(:,2);

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

%   x_t - 时间序列输入%   y_t - 反馈时间序列X = tonndata(x_t,false,false);T = tonndata(y_t,false,false);% 选择训练功能% 'trainlm'通常是最快% 'trainbr'耗时较长，但可能更适合解决挑战性的问题% 'trainscg'使用更少的内存。适用于低内存情况trainFcn = 'trainlm';  % Levenberg-Marquardt反向传播% 创建一个非线性自回归网络feedbackDelays = 1:6;hiddenLayerSize = 20;net = narnet(feedbackDelays,hiddenLayerSize,'open',trainFcn);% 为训练和模拟准备数据% PREPARETS函数为特定网络准备时间序列数据% 移动时间的最小量，以声明填充输入状态和层% 使用PREPARETS允许保留原始的时间序列数据不变,同时轻松定制它的网络与不同% 具有开环或闭环反馈模式的延迟数[x,xi,ai,t] = preparets(net,{},{},T);% 建立训练，验证，测试的数据net.divideParam.trainRatio = 70/100;net.divideParam.valRatio = 15/100;net.divideParam.testRatio = 15/100;% 训练静态神经网络 [net,tr] = train(net,x,t,xi,ai);% 测试神经网络y = net(x,xi,ai);e = gsubtract(t,y);performance = perform(net,t,y)% 查看神经网络view(net)% Plots% Uncomment these lines to enable various plots.%figure, plotperform(tr)%figure, plottrainstate(tr)%figure, ploterrhist(e)%figure, plotregression(t,y)%figure, plotresponse(t,y)%figure, ploterrcorr(e)%figure, plotinerrcorr(x,e)% 提前预测网络% 利用该网络进行多步预测% CLOSELOOP函数将反馈输入替换为直接输入% 从外部层连接nets = removedelay(net);nets.name = [net.name ' - Predict One Step Ahead'];view(netc)[xs,xis,ais,ts] = preparets(nets,X,{},T);ys = nets(xs,xis,ais);stepAheadPerformance = perform(nets,ts,ys)

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。

到此，关于“Matlab怎么实现时间序列预测分类”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！