NARX-RNN时间序列预测：从数据集到预测效果全面教程

NARX模型是一种非线性自回归模型，常用于时间序列预测问题。RNN，即循环神经网络，是一种能够处理序列数据的深度学习模型。将NARX模型与RNN相结合，能够充分利用RNN处理序列数据的能力，以提高时间序列预测的准确性和效率。 该工具包提供了可以直接运行的代码文件和一个示例数据集。使用者可以通过替换其中的数据集部分，将自己的数据输入到模型中进行训练和预测。此外，该资源还包含了一个预测效果对比的模块，允许用户直观地比较不同模型或不同参数设置下的预测效果差异。 NARX-RNN模型的优点在于它能够捕捉时间序列数据中的非线性特征和历史依赖关系。对于新手来说，这套资源提供了一个简单易懂的入门级别模型，使得他们能够快速理解和运用时间序列预测技术。同时，由于它支持用户自定义数据集，这为进阶用户提供了进一步研究和实验的空间。 文件压缩包中包含了以下文件： - net.mat：这个文件可能包含了训练好的模型参数或网络结构信息，用于加载已经训练好的模型进行预测。 - narx_predict_multistep.m：这是一个MATLAB脚本文件，用于执行多步骤预测。它可能是基于NARX-RNN模型对时间序列数据进行预测，并将预测结果输出的程序。 - narx_train.m：这是一个MATLAB脚本文件，用于训练NARX-RNN模型。用户可以在这个文件中调整模型参数，如学习率、迭代次数等，以优化模型的预测性能。 - data.mat：这是一个包含示例数据集的MATLAB文件，用于展示如何加载和准备数据以便输入到模型中进行训练和预测。 通过使用这套工具包，用户可以更好地理解NARX-RNN模型的工作原理，并将其应用于实际的时间序列预测问题中。"