时间序列预测KNN模型完整代码matlab
时间: 2023-09-16 07:06:41 浏览: 51
以下是使用KNN模型进行时间序列预测的Matlab代码:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.txt');
% 分割数据集
train_size = floor(0.7 * length(data));
train_data = data(1:train_size);
test_data = data(train_size+1:end);
% 设置KNN模型参数
k = 5; % 邻居数
distance_metric = 'euclidean'; % 距离度量方法
% 训练模型
mdl = fitcknn(train_data(1:end-1), train_data(2:end), 'NumNeighbors', k, 'Distance', distance_metric);
% 预测
predictions = predict(mdl, test_data(1:end-1));
% 评估模型
rmse = sqrt(mean((predictions - test_data(2:end)).^2));
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);
% 可视化预测结果
figure;
plot(test_data(2:end));
hold on;
plot(predictions);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
```
其中,`data.txt`是一个包含时间序列数据的文本文件,每行一个数值。在代码中,首先将数据集分为训练集和测试集,然后使用`fitcknn`函数训练KNN模型,再使用`predict`函数进行预测。最后,计算预测结果与真实结果之间的均方根误差(RMSE),并将预测结果可视化。