基于MATLAB的GMDH时间序列预测

基于MATLAB的GMDH时间序列预测

时间序列预测是一种重要的数据分析任务，可以用于预测未来的趋势和模式。GMDH（Group Method of Data Handling）是一种经典的时间序列预测方法，它基于多项式模型和逐步回归算法，能够自动选择和构建适应数据的预测模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现GMDH时间序列预测，并提供相应的源代码。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据。假设我们有一个包含N个观测值的时间序列，可以将其表示为一个N维的向量。在MATLAB中，我们可以使用一维数组或列向量来表示时间序列数据。确保数据已经按照时间顺序排列。

步骤2：数据预处理
在应用GMDH之前，我们通常需要对数据进行预处理。这包括平滑、去趋势和去季节性等操作。根据具体情况，你可以选择适当的方法进行数据预处理。

步骤3：GMDH模型构建
MATLAB提供了一个名为gmdh函数的工具箱，用于构建GMDH模型。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用gmdh函数构建GMDH模型并进行时间序列预测：

% 导入时间序列数据
data = importdata('data.csv'