怎么利用matlab实现单输入单输出的预测

1、需要准备好siso预测所需的历史数据，包括输入和输出序列。可以将数据保存为matlab数据文件或者导入到matlab工作空间中。

2、将数据分割成训练集和测试集。通常要将一部分数据用于模型的训练和参数优化，而另一部分则用于验证模型的泛化能力。可以使用matlab中的“timeseries”函数来创祥腊雀建时间序列对象，并使用“splitting”方法将其划谨早分为训练集和测试集。

3、根据SISO预测的具体问题，选择合适的模型类型。matlab提供了多种模型类型，如线性回归模型、arima模型、神经网络模型等。

4、使用训练集中的数据，利用所选的模型类型进行参数估计和训练。在matlab中，可以使用“arima”函数、神经网络工具箱等函数和工具进行模型训练。

5、使用训练好的模型，对测试集中的数据进行预测。在matlab，可以使用“forecast”函数或“predict”函数进行预测。

6、最后，需要评估模型的预测效果。可以使用各种评估指标，如均方根误差、平均绝对误差等，来衡量模型的预测精度和泛化能力。

用matlab求预测一组数据的bp神经网络模型，可以分

1、给定已经数据，作为一个原始序列；

2、设定自回归阶数，一般2～3，太高不一定好；

3、设定预测某一时间段

4、设定预测步数

5、用BP自定粗伏义函数进行预测

6、根据预测值，用plot函数绘制预测数据走势图

其主要实现代码如下：

clc

% x为原始序列（行向量）

x=[208.72 205.69 231.5 242.78 235.64 218.41]

%x=[101.4 101.4 101.9 102.4 101.9 102.9]

%x=[140 137 112 125 213 437.43]

t=1:length(x)

% 自回归阶数

lag=3

%预测某一时间段

t1=t(end)+1:t(end)+5

%预测步数为fn

fn=length(t1)

[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn)

P=vpa(f_out,5)

A=[t1' P']

disp('预测值')

disp(A)

% 画出预测图锋雹

figure(1),plot(t,iinput,'bo-'),hold on

plot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid on

title('BP神经网络预测某地铁线路客流量岩基携')

xlabel('月号'),ylabel('客流量（百万）')

运行结果：

% 创建一个新的前向神经网络

net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')

% 当前输入层权值和阈睁培值

inputWeights=net_1.IW{1,1}

inputbias=net_1.b{1}

% 当前网络层权值和阈值

layerWeights=net_1.LW{2,1}

layerbias=net_1.b{2}

% 设置训练参春碰数

net_1.trainParam.show = 50

net_1.trainParam.lr = 0.05

net_1.trainParam.mc = 0.9

net_1.trainParam.epochs = 10000

net_1.trainParam.goal = 1e-3

% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络悉森唯

[net_1,tr]=train(net_1,P,T)

% 对 BP 网络进行仿真

A = sim(net_1,P)

% 计算仿真误差

E = T - A

MSE=mse(E)

x=[。。。]'%测试

sim(net_1,x)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

不可能啊 我2009