预测模型matlab

在Matlab中，可以使用神经网络工具箱进行时间序列预测建模。根据数据的不同情况，可以选择不同的模型类型和方法。

如果输入数据包含xt和输出数据yt，可以使用NARX(Nonlinear Autoregressive with Exogenous Inputs)模型。具体步骤如下：
1. 准备数据。
2. 选择模型类型，即NARX(1)。
3. 选择输出，只有yt。
4. 将数据划分为训练集、验证集和测试集，一般选择70%作为训练数据，15%作为验证数据，15%作为测试数据。
5. 选择延迟(delay)。
6. 开始训练，得到参数。
7. 将神经网络导出为代码。

如果只有输出数据yt而没有输入数据xt，可以使用NAR(Nonlinear Autoregressive)模型。具体步骤如下：
1. 准备数据。
2. 进行白噪声检验，确保数据的随机性。
3. 进行平稳性检验，确保数据的平稳性。
4. 进行模型识别，选择合适的模型。
5. 进行平稳化处理，使数据满足模型的要求。
6. 进行参数估计。
7. 进行模型检验，评估模型的拟合程度。
8. 进行序列预测。

总结来说，Matlab提供了丰富的时间序列预测建模工具，可以根据数据的特点选择合适的模型和方法进行建模和预测。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab实现时间序列预测](https://blog.csdn.net/Prototype___/article/details/119184057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [AR 预测模型的 Matlab 实现（超详细建模流程）](https://blog.csdn.net/qq_42818403/article/details/123725904)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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