matlab的narx
时间: 2023-10-31 22:57:06 浏览: 41
NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs)是MATLAB中的一个函数,用于实现非线性自回归模型。该模型是一种前馈神经网络,可以用于建模具有非线性关系的时间序列数据。
NARX模型使用过去的时间步长的输入和输出数据来预测未来的输出。它可以处理多个输入和输出变量,并且可以自定义网络结构和训练算法。
在MATLAB中,你可以使用 `narxnet` 函数创建一个NARX模型,并使用 `train` 函数对模型进行训练。你需要提供输入和输出的历史数据,以及定义神经网络的结构和训练参数。
下面是一个简单的示例,演示了如何使用MATLAB中的NARX模型进行时间序列预测:
```matlab
% 创建NARX模型
net = narxnet(1:2, 1:2, 10);
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练迭代次数
% 生成示例数据
inputData = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
targetData = [0.2 0.3 0.4 0.5 0.6];
% 将数据格式转换为网络所需的格式
[inputSeq, inputStates, targetSeq] = preparets(net, num2cell(inputData), {}, num2cell(targetData));
% 训练模型
net = train(net, inputSeq, targetSeq, inputStates);
% 使用训练好的模型进行预测
outputData = sim(net, inputSeq, inputStates);
```
请注意,上述示例仅用于演示目的。实际使用时,你可能需要根据自己的数据和问题进行适当的调整和修改。你可以参考MATLAB的文档和示例以获得更详细的信息和用法示例。