求教时间序列AR模型做预测 MATLAB

如何用MATLAB对时间序列AR模型做预测？

第一步，使用load命令加载数据

第二步，使用ar函数，确定时间序列AR模型

第三步，确定预测时间范围指定为K个样本。K=100。

第四步，使用forecast函数，绘制给定时间范围内的预测系统响应。

实现代码，（供参考）

clc

%Forecast Response of Time Series Model

%时间序列模型的预测响应

load iddata9 z9

past_data = z9.OutputData(1:50)

model = ar(z9,4)

K = 100

forecast(model,'r--',past_data,K)

运行结果

BP网络训练图：

P = [1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009]%输入向量

T = [115.4 212.1 259.7 251.8 352 463.4 509 558 614 700 696 712]%期望输出

Z=[2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020]

%创建两层的BP网络：

net = newff([1998 2009],[100 1],{'tansig' 'purelin'})

net.trainparam.show=50

%每次循环50次

net.trainParam.epochs = 500

%最大循环500次

net = train(net,P,T)

%对网络进行反复训练

只给出了一部分程序，其余的QQ传给你，留你的QQ。

结果：

Y =

Columns 1 through 7

115.4067 212.0911 259.7029 251.7979 352.0027 463.4023 508.9910

Columns 8 through 12

558.0155 613.9892 699.9980 696.0063 711.9970

预测值a =

Columns 1 through 7

711.9970 711.7126 749.4216 749.2672 746.7096 746.7096 751.0786

Columns 8 through 11

760.2729 757.3316 696.5151 696.5151

分别是2010-2020年的预测数据。

利用matlab实现单输入单输出的预测步骤如下：

1、需要准备好siso预测所需的历史数据，包括输入和输出序列。可以将数据保存为matlab数据文件或者导入到matlab工作空间中。

2、将数据分割成训练集和测试集。通常要将一部分数据用于模型的训练和参数优化，而另一部分则用于验证模型的泛化能力。可以使用matlab中的“timeseries”函数来创建时间序列对象，并使用“splitting”方法将其划分为训练集和测试集。

3、根据SISO预测的具体问题，选择合适的模型类型。matlab提供了多种模型类型，如线性回归模型、arima模型、神经网络模型等。

4、使用训练集中的数据，利用所选的模型类型进行参数估计和训练。在matlab中，可以使用“arima”函数、神经网络工具箱等函数和工具进行模型训练。

5、使用训练好的模型，对测试集中的数据进行预测。在matlab，可以使用“forecast”函数或“predict”函数进行预测。

6、最后，需要评估模型的预测效果。可以使用各种评估指标，如均方根误差、平均绝对误差等，来衡量模型的预测精度和泛化能力。

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