请详细介绍如何使用Matlab通过NARX-RNN模型进行光伏数据的多步预测，并提供关键代码片段。

为了深入理解并应用NARX-RNN模型于光伏数据的多步预测，你可以参考《光伏数据多步预测NARX-RNN仿真项目及Matlab源码》这份资源。它详细介绍了利用Matlab构建NARX-RNN模型的完整过程，以及如何应用于光伏数据的多步预测。

参考资源链接：[光伏数据多步预测NARX-RNN仿真项目及Matlab源码](https://wenku.csdn.net/doc/7srtoak1yr?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备光伏数据集，该数据集需要包含历史的温度、光照强度、电流、电压等参数。接下来，在Matlab中，你可以通过以下步骤来构建和训练模型：

1. 数据预处理：对收集到的光伏数据进行归一化处理，以消除不同量纲的影响，提高模型的训练效率。
2. 网络结构设计：使用NARX网络结构，选择合适的输入层、隐藏层和输出层神经元数量。
3. 训练网络：使用narx_train.m文件中的代码来训练NARX-RNN网络。关键的Matlab代码片段如下：

   % 确定输入层和输出层的大小
   inputSeriesSize = ...;  % 输入数据的特征数量
   outputSeriesSize = ...; % 输出数据的特征数量
   
   % 设计NARX网络结构
   net = narnet(inputSeriesSize, outputSeriesSize);
   
   % 设置训练参数
   net.divideParam.trainRatio = 70/100;
   net.divideParam.valRatio = 15/100;
   net.divideParam.testRatio = 15/100;
   
   % 训练网络
   [net,tr] = train(net,inputSeries,targetSeries);

4. 预测与分析：利用训练好的网络进行多步预测，关键代码如下：

   % 使用训练好的网络进行预测
   forecastData = net(inputSeries');
   
   % 可视化预测结果
   figure;
   plot(inputSeries,'b');
   hold on;
   plot(forecastData,'r');
   legend('实际数据','预测数据');
   title('NARX-RNN预测结果');

5. 模型评估：根据预测结果与实际数据的对比，评估模型的准确性。

此外，资源中包含的narx_predict_multistep.m脚本能够帮助你理解如何使用训练好的模型进行多步预测。通过该资源，你不仅能够掌握NARX-RNN模型的构建和应用，还能学习到如何使用Matlab进行复杂数据的信号处理和预测。

想要更深入地学习关于NARX网络、RNN以及光伏数据预测等方面的内容，建议参考该仿真项目资料，它将为你提供一个全面而实用的学习平台。在学习完这个项目之后，你也可以尝试将这种方法应用于其他领域的数据预测，比如无人机路径规划、图像处理等，从而拓展你的知识边界。

参考资源链接：[光伏数据多步预测NARX-RNN仿真项目及Matlab源码](https://wenku.csdn.net/doc/7srtoak1yr?spm=1055.2569.3001.10343)