CS-BP多变量时间序列预测的MATLAB实现

CS-BP多变量时间序列预测的MATLAB实现

时间序列预测是一项重要的任务，可以用于许多领域，如经济学、气象学和股票市场分析。在这篇文章中，我们将介绍一种基于压缩感知的多变量时间序列预测方法——CS-BP（Compressed Sensing Backpropagation），并提供其在MATLAB中的实现。

CS-BP方法结合了压缩感知和反向传播算法，可以有效地处理多变量时间序列数据，并提供准确的预测结果。下面是实现CS-BP多变量时间序列预测的MATLAB代码：

% 参数设置
n = 100;  % 时间序列长度
m = 50;   % 压缩感知测量数
p = 10;