NAR非线性自回归模型时间序列预测matlab代码
时间: 2024-05-05 12:14:26 浏览: 20
NAR(Nonlinear AutoRegressive)非线性自回归模型是一种用于时间序列预测的模型,它可以捕捉时间序列中的非线性关系。在MATLAB中,可以使用神经网络工具箱来实现NAR模型的时间序列预测。
以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于实现NAR模型的时间序列预测:
```matlab
% 加载数据
data = load('your_data_file.mat');
inputData = data.inputData;
targetData = data.targetData;
% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 训练集比例
trainSize = floor(trainRatio * length(inputData));
trainInput = inputData(1:trainSize);
trainTarget = targetData(1:trainSize);
testInput = inputData(trainSize+1);
testTarget targetData(trainSize+1:end);
% 创建和训练NAR模型
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层大小
narNet = narxnet(1:2, 1:hiddenLayerSize, 1);
narNet.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练
narNet.divideFcn = ''; % 不使用内置的数据划分函数
narNet = train(narNet, trainInput, trainTarget);
% 使用训练好的模型进行预测
predictedOutput = sim(narNet, testInput);
% 绘制预测结果和实际结果的对比图
plot(testTarget);
hold on;
plot(predictedOutput);
legend('实际结果', '预测结果');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('NAR模型时间序列预测');
% 计算预测误差
mse = mean((predictedOutput - testTarget).^2);
disp(['均方误差:', num2str(mse)]);
```
请注意,上述代码仅为示例,具体的实现可能需要根据你的数据和需求进行调整。你需要将你的输入数据和目标数据加载到`inputData`和`targetData`变量中,并根据实际情况调整模型参数和训练集、测试集的划分方式。