关于模型预测的matlab程序

我没有自己看你的程序，不过通过图可以看得清楚啊，实际输出用‘o’表示，预测的用‘+’表示。第一个图估计是初始化，也就是第一步，预测还没有开始，还是相等的点。而下图表示，已经预测结束，与实际基本吻合。

x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]';

X=[ones(16,1) x]; 增加一个常数项

Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]';

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

得结果：b = bint =

-160730 -337071 15612

07194 06047 08340

stats = 09282 1809531 00000

即对应于b的置信区间分别为[-337017，15612]、[06047,0834]; r2=09282, F=1809531, p=00000

p<005, 可知回归模型 y=-16073+07194x 成立

这个是一元的，如果是多元就增加X的行数！

利用matlab实现单输入单输出的预测步骤如下：

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”函数来创建时间序列对象，并使用“splitting”方法将其划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。

您好，很高兴为您解答。

for i=2:220

  a(i)=06a(i-1)+randn;

end

train_t = 1:200;

train = a(train_t);

train_t = train_t';

train = train';

test_t = 1:203;

test=a(test_t);

test_t = test_t';

test = test';

[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train,train_t,-3,11,-7,1,3,05,05,01);

cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -p 001 -s 3'];

model = svmtrain(train,train_t,cmd);

[trainpre,trainmse] = svmpredict(train,train_t,model);

figure;

hold on;

plot(train);

plot(trainpre,'r');

title('原来的训练数据的拟合1-200');

legend('原来的训练数据','训练数据预测拟合数据');

hold off

[testpre,testmse] = svmpredict(test,test_t,model);

figure;

hold on;

plot(test);

plot(testpre,'r');

title('测试数据的预测1-203');

legend('测试数据','测试数据预测拟合数据');

hold off

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                                                                                                                            ~ O(∩_∩)O~

1stats]=regress(y,x),第一值是回归方程的置信度(相关系数),第二值是f统计量值,第二值是与f统计量相应的p值]。

2[b;stats——13检验统计量。

3式中:b——参数估计值利用matlab的regress()多元线性回归函数可以做线性回归

4实现代码;bint——b的置信区间;r——残差向量y-xb;rint——r的置信区间;y——因变量数据n1向量]。

5y

=[,bint,r,rint:

x=[。

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