基于NARX NN的多变量时间序列预测技术-MATLAB实现

资源摘要信息:"使用NARX NN的自回归多元预测" 标题中提到的"NARX NN"指的是非线性自回归神经网络，这是一种用于时间序列预测的机器学习模型。它包含有外部输入和延迟输入的反馈网络，非常适合于预测系统输出在下一个时间步的值。NARX模型特别适用于那些其未来行为受到当前和历史输入影响的动态系统。 在描述中，该代码被设计为基于三个外部输入来预测时间序列变量。这意味着模型考虑了多变量输入，每个输入都有可能影响输出变量。代码将提供一个开环网络模型和一个闭环网络模型： - 开环模型（NETO）：这种类型的模型用于预测未来的响应，其利用现有数据进行验证或评估。例如，在金融分析中，它可能被用于对历史数据进行回测，以评估模型预测未来市场行为的能力。 - 闭环模型（NETC）：闭环模型是一种反馈网络，可以用来实时预测响应变量。这种模型通常被用于在线系统，其中一个或多个输入变量在时间t被测量，系统需要立即输出时间t的响应。 描述中的“篮网”可以被理解为一种预测机制，用以根据当前时刻的输入预测下一时刻的输出。这种技术在金融分析中非常常见，例如在股票市场交易中，我们通过当前时刻的交易量、未平仓价、低价和收盘价来预测下一个交易日的收盘价。 标签"matlab"表示该代码是使用MATLAB编写的。MATLAB是一个广泛使用的数值计算和编程环境，特别适合于矩阵运算、算法开发和数据分析等领域，是进行技术计算和开发复杂算法的理想工具。MATLAB提供了一系列工具箱，如神经网络工具箱，这些工具箱使得开发复杂的预测模型如NARX变得更加简单。 文件名列表中的"multivariateFit.mlx"很可能是用于创建和训练上述NARX神经网络模型的MATLAB脚本文件。"license.txt"则可能包含该代码或工具箱的授权信息，用于说明用户如何合法地使用此软件。 为了更好地应用此代码，用户需要具备一些关键的知识点，包括： 1. MATLAB编程基础：掌握MATLAB的基本语法、函数以及如何编写脚本或函数。 2. 神经网络知识：了解基本的神经网络结构和工作原理，特别是非线性自回归网络（NARX）的特点和优势。 3. 时间序列分析：熟悉时间序列预测的基本概念，包括时间序列的数据准备、特征提取和模型评估方法。 4. MATLAB神经网络工具箱的使用：了解如何利用MATLAB提供的神经网络工具箱进行网络设计、训练、验证和测试。 5. 多元数据处理：掌握如何处理和分析多变量数据，理解不同变量间的可能关联性及其对预测模型的影响。 6. 预测性能评估：学会如何通过各种统计指标（如均方误差、相关系数等）来评估预测模型的准确性。 通过掌握上述知识点，用户可以更高效地应用此代码进行时间序列预测分析，为决策提供科学依据。