matlab单列数据滑动预测

对于单列数据的滑动预测，可以采用滑动窗口的方式进行处理。具体步骤如下：

1. 定义窗口大小，即滑动窗口的长度。

2. 按照窗口大小将数据分段，每个窗口内的数据作为输入。

3. 对于每个窗口，使用已有的数据进行预测，得到下一个时间点的预测值。

4. 将预测值添加到数据末尾，去掉窗口头部的数据，继续移动窗口进行下一轮预测。

5. 重复步骤3-4直到预测完成。

在Matlab中，可以使用神经网络工具箱中的Time Series预测工具箱来实现滑动预测。具体的操作步骤如下：

1.导入数据

data = readmatrix('data.csv');

2.将数据分为训练集和测试集，一般可以按照7:3的比例进行划分。

train_data = data(1:floor(end*0.7));
test_data = data(floor(end*0.7)+1:end);

3.定义滑动窗口大小

window_size = 10;

4.使用Time Series预测工具箱创建预测模型

net = timedelaynet(1:window_size,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,{},{},train_data);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

5.进行滑动预测

predictions = [train_data(end-window_size+1:end)';zeros(length(test_data),1)];
for i = 1:length(test_data)
    X = predictions(i:i+window_size-1)';
    Y = net(X);
    predictions(i+window_size) = Y;
end

6.绘制预测结果

figure;
plot(data,'b');
hold on;
plot(train_data,'g');
plot(length(train_data)+1:length(data),test_data,'r');
plot(length(train_data)+1:length(data),predictions(length(train_data)+1:end),'k');
legend('True Data','Training Data','Testing Data','Predictions');