arima-lstm组合模型MATLAB代码
时间: 2023-09-03 21:09:48 浏览: 326
以下是一个简单的ARIMA-LSTM组合模型的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat');
train_data = data.train_data;
test_data = data.test_data;
% ARIMA模型
arima_model = arima(3,1,1); % ARIMA(3,1,1)模型
arima_fit = estimate(arima_model, train_data); % 训练ARIMA模型
arima_forecast = forecast(arima_fit, length(test_data)); % 预测未来数据
% LSTM模型
lstm_layers = [ ...
sequenceInputLayer(1)
lstmLayer(64, 'OutputMode', 'last')
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer()];
lstm_options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'MiniBatchSize', 32); % LSTM训练选项
lstm_net = trainNetwork(train_data, train_data, lstm_layers, lstm_options); % 训练LSTM模型
lstm_forecast = predict(lstm_net, test_data); % 预测未来数据
% 组合模型
forecast_data = zeros(length(test_data), 1);
for i = 1:length(test_data)
forecast_data(i) = arima_forecast(i) + lstm_forecast(i);
end
% 可视化
figure;
plot(train_data, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(test_data, 'LineWidth', 2);
plot(length(train_data)+1:length(train_data)+length(test_data), forecast_data, 'LineWidth', 2);
legend('训练数据', '测试数据', '组合模型预测');
xlabel('时间');
ylabel('数据');
```
上面的代码首先加载数据,然后训练ARIMA和LSTM模型,最后将两个模型的预测结果相加得到组合模型的预测结果。最后,使用MATLAB的plot函数将训练数据、测试数据和组合模型的预测结果可视化。请注意,此代码示例仅用于演示目的,实际应用时需要根据数据特点进行调整。