Matlab实现时间序列预测分类实例代码

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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