legend('原数据','马尔可夫预测值','LSTM预测值','高斯过程回归预测值'); legend box off axis tight hold off

时间: 2023-08-06 15:25:41 浏览: 45
这段代码是用于在 Matlab 绘图时添加图例、调整图像坐标轴、取消图像保持状态,具体解释如下: - `legend('原数据','马尔可夫预测值','LSTM预测值','高斯过程回归预测值')`:添加图例,其中每个字符串表示一个数据系列的名称,对应于 `plot` 函数中的参数。 - `legend box off`:关闭图例边框,使得图例更加美观。 - `axis tight`:调整坐标轴范围,使得数据系列所占用的范围尽可能小。 - `hold off`:取消图像保持状态,使得下一个绘图命令将覆盖当前图像而不是添加到它上面。
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高斯过程回归预测时间序列

高斯过程回归是一种用于预测时间序列的方法。在高斯过程回归中,假设观测序列是由一个随机过程生成的,而该随机过程是服从高斯分布的。通过观测序列中的数据点,可以利用贝叶斯定理来推断出随机过程的属性,从而进行时间序列的预测。 与高斯过程回归相似的方法还有自回归模型(AR)和隐马尔可夫链(HMM)。自回归模型是通过利用当前时刻之前若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型,反映了序列数据当前值与前期数值之间的相关关系。而隐马尔可夫链则是生成状态序列和观测序列的随机过程。 在高斯过程回归中,通过利用已有的观测数据来估计未来时间点的数值,并且给出了不确定性的度量。这种不确定性是通过高斯分布来表示的,使得我们可以了解到预测结果的可信程度。因此,高斯过程回归可以作为一种强大的工具用于时间序列的预测。

马尔可夫预测短期数据预测

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