clear all
clc %清除环境
xlsread('styrene.xls') %读取苯乙烯价格序列
ans=...(系统会显示具体值)
styrene=ans' %变换为行向量
lag=3; % 自回归阶数
iinput=styrene;
n=length(iinput);
%准备输入和输出数据
inputs=zeros(lag,n-lag);
for i=1:n-lag
inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';
end
targets=styrene(lag+1:end);

本文介绍了如何利用Matlab实现基于NAR神经网络的化工产品价格预测。首先清除环境并读取苯乙烯价格数据,设置自回归阶数为3。然后,准备输入和输出数据,并创建包含10个隐藏层神经元的网络。通过划分数据进行训练,评估网络性能,包括误差自相关、偏相关和预测趋势。最后,进行7步预测并绘制预测图。
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