matlab narx闭环预测
时间: 2023-09-08 13:11:31 浏览: 67
MATLAB中的NARX模型可以用于时间序列预测,包括开环预测和闭环预测。在闭环预测中,NARX模型使用之前的预测值作为输入来预测下一个时间步的值。下面是一个MATLAB实现的示例:
```matlab
% 准备数据
data = simplefit_dataset;
x = data.inputs;
t = data.targets;
% 将数据分为训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
valRatio = 0.15;
testRatio = 0.15;
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(x,2),trainRatio,valRatio,testRatio);
% 创建NARX模型
inputDelays = 1:2;
feedbackDelays = 1:2;
hiddenLayerSize = 10;
net = narxnet(inputDelays,feedbackDelays,hiddenLayerSize);
% 训练模型
[x,xi,ai,t] = preparets(net,x,{},t);
net = train(net,x,t,xi,ai);
view(net);
% 预测测试集
y = net(x,xi,ai);
perf = perform(net,t,y);
% 闭环预测
netc = closeloop(net);
view(netc);
[xc,xic,aic,tc] = preparets(netc,x,{},t);
yc = netc(xc,xic,aic);
closedLoopPerformance = perform(netc,tc,yc);
% 绘制结果
figure;
plot([cell2mat(t) cell2mat(y) cell2mat(yc)]);
legend('Targets','Open Loop','Closed Loop');
```
在这个例子中,我们首先准备了一个简单的时间序列数据集,并将其分为训练集、验证集和测试集。然后,我们创建了一个NARX模型,使用train函数训练模型,并使用perf函数计算其性能。接下来,我们将模型转换为闭环模型,并使用closeloop函数创建一个新的网络。最后,我们使用新的闭环模型预测测试集,并使用perform函数计算其性能。最后,我们绘制了预测结果,包括目标值、开环预测和闭环预测。