tent-ssa-bp做多输入单输出区间预测的matlab代码生成数据举例

以下是一个使用tent-ssa-bp算法进行多输入单输出区间预测的MATLAB代码示例：

% 生成一些示例数据
data = rand(100, 5);

% 指定输入序列的长度和预测序列的长度
input_length = 10;
prediction_length = 5;

% 将数据划分为训练集和测试集
train_data = data(1:end-prediction_length, :);
test_data = data(end-input_length+1:end, :);

% 对训练集使用tent-ssa算法进行降维
[U, S, V] = tsvd(train_data);
[U_tent, S_tent, V_tent] = tent(U, S, V);

% 使用BP神经网络对降维后的数据进行预测
net = feedforwardnet(10);
net = train(net, U_tent, train_data(end-input_length+1:end, :));

% 对测试集数据进行预测
test_input = test_data(1:input_length, :);
test_output = net(U_tent(:, end-input_length+1:end));

% 计算预测值的置信区间
alpha = 0.95;
n = size(U_tent, 1);
k = prediction_length;
z = tinv(alpha/2, n-k-1);
sigma = std(train_data - U_tent*V_tent');
conf_interval = z*sigma/sqrt(n-k-1);

% 输出预测结果和置信区间
disp('预测值：');
disp(test_output);
disp('置信区间：');
disp([test_output-conf_interval, test_output+conf_interval]);

在这个示例中，我们首先生成了一个随机数据矩阵，然后指定了输入序列的长度和预测序列的长度。接着，我们将数据划分为训练集和测试集，并使用tent-ssa算法对训练集进行降维。然后，我们使用BP神经网络对降维后的数据进行训练，并对测试集数据进行预测。最后，我们计算了预测值的置信区间，并输出了预测结果和置信区间。