时间序列预测matlab代码
时间: 2023-11-25 20:07:21 浏览: 26
以下是一个简单的MATLAB时间序列预测代码示例:
```
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
x = data(:,1);
t = data(:,2);
% 分离训练数据和测试数据
train_ratio = 0.7;
train_size = round(train_ratio * length(x));
train_x = x(1:train_size);
train_t = t(1:train_size);
test_x = x(train_size+1:end);
test_t = t(train_size+1:end);
% 创建时间序列预测模型
net = narxnet(1:2,1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,{},{},train_x,train_t);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net);
% 预测测试数据
[Xs,Xi,Ai] = preparets(net,{},{},test_x);
y = net(Xs,Xi,Ai);
% 绘制预测结果和实际结果
figure;
plot(1:length(test_x),test_t,'b',1:length(test_x),y,'r');
legend('Actual','Predicted');
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title('Time Series Prediction');
```
在这个示例中,我们首先导入数据。然后,我们将数据分成训练和测试数据,并使用NARX网络创建时间序列预测模型。我们训练模型并预测测试数据。最后,我们绘制预测结果和实际结果。
请注意,这个示例只是一个简单的例子。在实际应用中,您可能需要更多的数据预处理、选择更适合您数据的模型和参数,并进行更复杂的模型调整。