上面的代码怎么改成我自己的数据进行预测?
时间: 2024-03-02 18:52:43 浏览: 22
如果你想用自己的数据进行预测,只需要替换掉原来的数据即可。假设你的数据保存在一个名为`mydata`的向量中,可以按照下面的方式修改代码:
```matlab
% 定义滑动窗口大小和预测步长
win_size = 20;
pred_steps = 10;
% 初始化预测结果矩阵
pred = zeros(size(mydata));
% 根据滑动窗口进行预测
for i = win_size+1:length(mydata)-pred_steps
% 提取历史数据
x = mydata(i-win_size:i-1);
% 预测下一个数据
pred(i+pred_steps-1) = interp1(x(end-pred_steps+1:end), x(1:end-pred_steps), x(end));
end
% 绘制预测结果和原始数据
figure;
plot(mydata,'b',win_size+1:length(mydata)-pred_steps,pred(win_size+1:end),'r');
legend('原始数据','预测结果');
```
在这个修改后的代码中,我们只需要将原来的数据`y`替换成自己的数据`mydata`,并且在绘图时需要注意,预测结果的起始时间是`win_size+1`,而不是`1`。
相关问题
如何把二分类的fcn模型代码改成多分类
将二分类的FCN模型代码改成多分类的FCN模型代码需要进行以下几个步骤:
1. 修改输出层的神经元数量:将输出层的神经元数量改为类别数量,例如,如果有5个类别,输出层的神经元数量应该为5。
2. 修改损失函数:将二分类的损失函数改为适用于多分类问题的交叉熵损失函数,例如,使用Categorical Cross-Entropy Loss。
3. 修改训练过程:在训练过程中,需要将标签进行one-hot编码,即将每个标签转换成一个向量,向量中只有一个元素为1,其余元素为0,其长度为类别数量。在计算损失函数时,需要将预测值和对应的one-hot编码的标签进行比较。
4. 修改评估指标:将评估指标改为适用于多分类问题的指标,例如,使用分类准确率。
5. 修改数据集的标签:将数据集中的标签从二元标签改为多元标签,即将每个数据点的标签从0或1改为0、1、2、3等多个类别中的一个。
6. 修改预测结果的输出:将预测结果从二元结果改为多元结果,即将每个预测结果从0或1改为0、1、2、3等多个类别中的一个。
根据以上步骤,可以将二分类的FCN模型代码改成多分类的FCN模型代码。
我的是多个特征的时间序列,其中每一行数据均属于同一时刻。我要以气温、水位、水温三个特征为预测依据,取当前和上二个时刻共三个时刻的已知数据对下一时刻的水温进行预测,那以上代码模版怎么改成符合我的要求的代码
你可以修改`xgboost_forecast`函数,实现你的需求,修改后的代码如下:
```python
from numpy import array
from xgboost import XGBRegressor
def predict_next_temperature(train_data, current_data):
# current_data: [气温, 水位, 水温]
# train_data: [[气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], ...]
# transform list into array
train_data = array(train_data)
# split into input and output columns
train_X, train_y = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
# fit model
model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000)
model.fit(train_X, train_y)
# make a one-step prediction
test_X = array([current_data])
yhat = model.predict(test_X)
return yhat[0]
```
在上述代码中,`train_data`是一个二维数组,每行数据表示一个时间点的气温、水位、水温三个特征值,`current_data`是一个一维数组,表示当前时间点的气温、水位、水温三个特征值。函数返回的是模型对下一时刻的水温的预测值。
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