上下限估计法做预测的Matlab代码加注释
时间: 2024-04-07 13:33:58 浏览: 25
下面是使用上下限估计法进行预测的Matlab代码,我已经给代码加上了注释来帮助你理解:
```matlab
% 假设你已经有了训练好的模型参数和测试数据
% 计算预测值的上下限
y_pred = X_test * w; % 使用模型参数 w 对测试数据 X_test 进行预测
lower_bound = y_pred - 1.96 * sigma; % 计算下限,1.96 是正态分布中 95% 置信度的临界值
upper_bound = y_pred + 1.96 * sigma; % 计算上限,1.96 是正态分布中 95% 置信度的临界值
% 绘制预测结果的上下限区间
figure;
plot(1:length(y_pred), y_pred, 'b-', 'LineWidth', 2); % 绘制预测值曲线
hold on;
plot(1:length(y_pred), lower_bound, 'r--', 'LineWidth', 1); % 绘制下限曲线
plot(1:length(y_pred), upper_bound, 'r--', 'LineWidth', 1); % 绘制上限曲线
xlabel('样本序号');
ylabel('预测值');
legend('预测值', '上限', '下限');
title('预测结果的上下限估计');
% 进行预测结果的判断
prediction = zeros(size(y_pred)); % 初始化预测结果向量
for i = 1:length(y_pred)
if y_pred(i) < lower_bound(i)
prediction(i) = -1; % 预测值小于下限,则将结果标记为 -1
elseif y_pred(i) > upper_bound(i)
prediction(i) = 1; % 预测值大于上限,则将结果标记为 1
else
prediction(i) = 0; % 预测值在上下限之间,则将结果标记为 0
end
end
% 输出预测结果
disp(prediction);
```
这段代码假设你已经有了训练好的模型参数 `w` 和测试数据 `X_test`,其中 `w` 是模型的权重参数,`X_test` 是待预测的测试数据。代码首先使用模型参数 `w` 对测试数据进行预测,然后根据预测值和预测误差的标准差 `sigma` 计算出预测值的上下限。接着,代码使用 `plot` 函数绘制了预测值曲线以及上下限曲线,方便可视化观察预测结果。最后,代码根据预测结果的上下限判断出预测结果,并将结果存储在 `prediction` 向量中。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)