滞后时间序列预测matlab代码

在MATLAB中实现滞后时间序列预测的代码如下：

% 数据准备
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]; % 输入时间序列数据
lags = 2; % 滞后阶数

% 创建输入矩阵X和输出向量Y
X = zeros(length(data)-lags, lags);
Y = zeros(length(data)-lags, 1);
for i = 1:length(data)-lags
    X(i,:) = data(i:i+lags-1);
    Y(i) = data(i+lags);
end

% 训练模型
net = newrb(X', Y', 0, 1, 10); % 创建径向基神经网络模型

% 预测
input = [4, 5]; % 输入滞后数据
output = sim(net, input'); % 使用模型进行预测

% 打印预测结果
disp(output);

在代码中，首先进行数据准备，包括准备输入矩阵X和输出向量Y，其中X包含了滞后数据，Y包含了对应的下一个时刻的观测值。然后使用`newrb`函数创建一个径向基神经网络模型，并通过训练数据进行模型训练。最后，通过输入滞后数据，使用训练好的模型进行预测，并打印预测结果。

请注意，以上代码仅为演示目的，实际应用中需要根据具体情况进行参数的调整和模型的优化。