基于神经网络实现数据自回归多变量预测及MATLAB实现代码

基于神经网络实现数据自回归多变量预测及MATLAB实现代码

随着科技的不断发展，各种数据都被广泛应用到生产、生活中，而数据预测更是数据分析中重要的一环。在多变量预测领域，神经网络已经逐渐成为研究的热点之一。本文将介绍如何使用NARX NN实现多变量数据自回归预测，并提供MATLAB实现代码。

1. NARX神经网络

NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）是一类常见的神经网络模型，它能够对多变量时间序列进行建模和预测。这种类型的神经网络输入包括自回归项和外部输入项，通常被用于非线性系统建模。

2. 实现过程

首先，需要准备好用于训练和测试的多变量时间序列数据，可以从数据仓库或实验数据获得。然后，使用MATLAB中的toolbox进行NN的创建和训练。

具体步骤：

（1）使用narnet函数创建NARX神经网络对象。

（2）使用preparets函数将时间序列数据转换为神经网络可用的格式。

（3）使用train函数训练NARX神经网络。

（4）使用sim函数进行模型的预测。

3. 代码实现

以下是MATLAB程序中的示例代码，用于对一个具有2个输入变量和1个输出变量的时间序列进行自回归多变量预测：

% 创建NARX神经网络对象
net = narxnet(1:2,1:2,10);

% 将时间序列数据转换为神经网络可用的格式
[xs,xi,ai,ts] = prepar