ACO-BP多变量时间序列预测

ACO-BP多变量时间序列预测

时间序列预测是一种重要的数据分析方法，在金融、经济学、自然科学等领域有着广泛应用。其中，多变量时间序列预测更是涉及到各个方面，包括数据处理、模型构建等多个环节。本文将介绍一种基于人工蚁群（ACO）算法与BP神经网络相结合的方法，以实现多变量时间序列的预测。

一、数据准备

我们选取了一个包含4个变量的时间序列数据集，数据来源为Federal Reserve Economic Data (FRED)。该数据集中包含以下4个变量：实际GDP、通货膨胀率、失业率和工业生产指数。我们需要对这些数据进行标准化处理，并按照时间顺序排列好。

具体的代码如下：

% 导入数据
data = readtable('fred_data.csv');
dates =