多维度时间序列预测matlab代码
时间: 2023-11-25 16:07:20 浏览: 31
时间序列预测是一类经典的预测问题,多维度时间序列预测则是在时间序列预测的基础上,加入了多个维度的因素。下面是一个基于 MATLAB 的多维度时间序列预测的代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('multivariate_time_series_data.mat');
% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:800,:);
test_data = data(801:end,:);
% 构建预测模型
model = arima('Constant',0,'D',1,'Seasonality',12,...
'MALags',1:4,'SMALags',1:4,'ARLags',1:4,...
'SARLags',1:4,'Distribution','Gaussian');
% 拟合训练集
[est_model,~,logL] = estimate(model,train_data);
% 预测测试集
[Y,YMSE] = forecast(est_model,size(test_data,1),'Y0',train_data);
% 计算均方误差
mse = mean((Y - test_data).^2);
% 绘制预测结果
figure;
plot(Y);
hold on;
plot(test_data);
legend('预测值','真实值');
```
该代码中,我们首先加载了多维度时间序列数据,然后将其划分为训练集和测试集。接着,我们构建了一个 ARIMA 模型,使用训练集对模型进行拟合,并使用该模型对测试集进行预测。最后,我们计算了预测结果与真实值之间的均方误差,并绘制了预测结果和真实值的对比图。