matlab中怎么调用生成回归模型进行预测

Matlab中可以调用生成回归模型进行预测，主要有以下几个步骤：

1、准备数据：首先，需要准备一组训练数据，这些数据经过计算可以得出训练集的特征，比如模型的输入变量，输出变量等。

2、构建回归模闷大仿型：其次，使用Matlab中的回归工具箱，构建回归仿拍模型，比如线性回归、多项式回归蚂纤等，根据训练数据进行拟合。

3、预测：最后，可以使用Matlab中的predict命令，根据构建的回归模型进行预测，得出各个输入变量对应的输出变量。

总的来说，Matlab可以非常方便地调用生成回归模型进行预测，简化了预测的步骤，节省了时间和资源。

%% 清空环境变量

clc

clear

%% 产生输入 输出数据

% 设置步长

interval=0.01

% 产生x1 x2

x1=-1.5:interval:1.5

x2=-1.5:interval:1.5

% 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。

F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2)

%% 网络建立和训练

% 网络建立 输入为[x1x2],输出为F。Spread使用默认。

net=newrbe([x1x2],F)

%% 网络的效果验基旦证

% 我们将原数据回带，测试网络效果：

ty=sim(net,[x1x2])

% 我们使用图像来看网络对非线性函模粗数的拟合效果

figure

plot3(x1,x2,F,'rd')

hold on

plot3(x1,x2,ty,'b-.')

view(113,36)

title('可视化的方法观察准确RBF神经网络的拟合效果旦锋镇')

xlabel('x1')

ylabel('x2')

zlabel('F')

grid on

在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。

（1）regress（）握誉函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。

（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。

regress（）函数详解

[b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)

说明：b是线性方程的系数估计值，并且第一值表示常数，第二个值表示回归系数。bint是系数估计值的置信度为95％的置信区间，r表示残差，rint表示各残差的置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有三个数值其中有表示回归的R2统计量和F以及显著性概率P值，alpha为置信度。

相关系数r^2越大，说明回归方程越显著；与F对应的概率P<alpha时候拒绝H0，回归模型成立。

y表示一个n-1的矩阵，是因变量的值，X是n-p矩阵，自变量x和一列具有相同行数，值是1的矩阵的组合。如：对含常数项的一元回归模型，斗皮卖可将X变为n-2矩阵，其中第一列全为1。

ONES(SIZE(A)) is the same size as A and all ones。

利用它实现X=[ones（size（x））x]

（2）polyfit（）函数详解-------------摘自sina小雪儿博客

p=polyfit(x,y,n)

[p,s]= polyfit(x,y,n)

说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数polyval)

多项式曲线求值函数：polyval( )

调用格式： y=polyval(p,x)

[y,DELTA]=polyval(p,x,s)

说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。

[y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y

DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方空逗差为常数。则Y DELTA将至少包含50%的预测值。

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