arima-bp模型matlab代码

ARIMA-BP模型是一种结合了自回归移动平均模型（ARIMA）和BP神经网络的时间序列预测模型。它通过ARIMA模型对时间序列进行建模和预测，然后将ARIMA模型的预测结果作为BP神经网络的输入，进一步优化预测结果。

以下是一个简单的ARIMA-BP模型的MATLAB代码示例：

% 导入时间序列数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据保存在data.xlsx文件中

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:100); % 前100个数据作为训练集
test_data = data(101:end); % 后面的数据作为测试集

% ARIMA模型拟合
arima_model = arima(2, 1, 2); % ARIMA(p, d, q)模型，这里假设p=2, d=1, q=2
arima_fit = estimate(arima_model, train_data);

% ARIMA模型预测
arima_pred = forecast(arima_fit, numel(test_data)); % 预测测试集数据

% BP神经网络训练和预测
input_data = train_data'; % 输入数据为训练集数据的转置
target_data = test_data'; % 目标数据为测试集数据的转置

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net = train(net, input_data, target_data); % 训练BP神经网络

% BP神经网络预测
bp_pred = net(input_data); % 预测训练集数据

% 绘制预测结果
figure;
plot(train_data, 'b'); % 训练集数据
hold on;
plot(101:200, arima_pred, 'r'); % ARIMA模型预测结果
plot(101:200, bp_pred, 'g'); % BP神经网络预测结果
plot(101:200, test_data, 'k'); % 测试集数据
legend('Train Data', 'ARIMA Prediction', 'BP Prediction', 'Test Data');

这段代码首先导入时间序列数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接下来，使用ARIMA模型对训练集数据进行拟合和预测，并将预测结果作为BP神经网络的输入。然后，创建一个具有10个隐藏层神经元的BP神经网络，并使用训练集数据进行训练。最后，使用训练好的BP神经网络对训练集数据进行预测，并将ARIMA模型的预测结果、BP神经网络的预测结果和测试集数据一起绘制出来。