simple时间预测模型代码matlab
时间: 2023-10-07 10:03:03 浏览: 55
下面是一个使用MATLAB编写的简单时间预测模型的示例代码:
```MATLAB
% 加载数据
data = load('data.mat');
x = data.x; % 输入特征
y = data. y; % 输出标签
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = round(train_ratio * length(x));
train_x = x(1:train_size);
train_y = y(1:train_size);
test_x = x(train_size+1:end);
test_y = y(train_size+1:end);
% 创建并训练时间预测模型
model = fitlm(train_x, train_y); % 使用线性回归模型
% 如果需要其他类型的模型,可以替换fitlm函数为其他相应的函数
% 预测测试集的输出
predicted_y = predict(model, test_x);
% 计算预测误差
mse = mean((predicted_y - test_y).^2);
mean_abs_error = mean(abs(predicted_y - test_y));
% 可视化结果
figure;
plot(test_y, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(predicted_y, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('实际值', '预测值');
xlabel('样本序号');
ylabel('输出值');
title('时间预测模型实际值与预测值');
grid on;
% 打印预测误差
disp(['均方误差 (MSE): ' num2str(mse)]);
disp(['平均绝对误差 (MAE): ' num2str(mean_abs_error)]);
```
在上述代码中,首先加载输入特征和输出标签数据。然后根据给定比例将数据分为训练集和测试集。接下来,使用指定的模型(这里是线性回归模型)训练时间预测模型。然后,使用训练好的模型对测试集进行预测并计算预测误差。最后,通过可视化实际值和预测值的曲线,展示模型的性能,并打印出均方误差和平均绝对误差的值。
此代码仅为简单示例,实际应用中可能需要根据具体问题进行模型选择、数据处理和性能评估的调整。
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