基于GMDH 进行时间序列预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-13 20:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-13 20:45:00 发布 · 71 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #机器学习 #开发语言

本文介绍了GMDH（GroupMethodofDataHandling）在时间序列预测中的应用，包括数据预处理、模型构建步骤、评估指标如RMSE和MAE，以及使用Matlab实现的代码示例。

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

GMDH（Group Method of Data Handling）是一种基于数据驱动的建模方法，可以用于时间序列预测。

具体地，利用GMDH进行时间序列预测需要进行以下步骤：

1. 数据预处理：对于时间序列数据，需要进行平稳性检验以及趋势、季节性分析等预处理步骤。

2. 数据划分：将时间序列数据划分为训练集和测试集。

3. 模型构建：采用GMDH算法，通过数据的组合与迭代进行模型构建，以确定最佳的输入变量及其权重。GMDH算法根据数据本身的分布情况，对数据进行反复的分组处理，并不断增加或减少模型的自由度，从而确定最佳的模型结构。

4. 模型评估：采用测试集对构建好的模型进行评估，一般采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评价模型的性能。

5. 模型应用：利用构建好的模型对未来的实际值进行预测。

需要注意的是，在时间序列预测中，样本之间具有时间上的依赖性，因此需要进行特殊的建模和验证方式。

📚2 运行结果

部分代码：

%% Load Data

data = load('global_ice_volume');
x = data.x;

Delays = [1 2 3 4 5];
[Inputs, Targets] = CreateTimeSeriesData(x,Delays);

nData = size(Inputs,2);
% Perm = randperm(nData);
Perm = 1:nData;

% Train Data
pTrain = 0.7;
nTrainData = round(pTrain*nData);
TrainInd = Perm(1:nTrainData);
TrainInputs = Inputs(:,TrainInd);
TrainTargets = Targets(:,TrainInd);

% Test Data
pTest = 1 - pTrain;
nTestData = nData - nTrainData;
TestInd = Perm(nTrainData+1:end);
TestInputs = Inputs(:,TestInd);
TestTargets = Targets(:,TestInd);

%% Create and Train GMDH Network

params.MaxLayerNeurons = 25; % Maximum Number of Neurons in a Layer
params.MaxLayers = 5; % Maximum Number of Layers
params.alpha = 0; % Selection Pressure
params.pTrain = 0.7; % Train Ratio
gmdh = GMDH(params, TrainInputs, TrainTargets);

%% Evaluate GMDH Network

Outputs = ApplyGMDH(gmdh, Inputs);
TrainOutputs = Outputs(:,TrainInd);
TestOutputs = Outputs(:,TestInd);

%% Show Results

figure;
PlotResults(TrainTargets, TrainOutputs, 'Train Data');