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MATLAB实现NARX带外源输入的非线性自回归神经网络时间序列预测

MATLAB实现NARX带外源输入的非线性自回归神经网络时间序列预测

MATLAB实现带外源输入的NARX非线性自回归神经网络时间序列预测，可以参考以下步骤进行实现：

1. 准备数据集：将原始时间序列数据按照一定比例拆分为训练集和测试集，并根据问题需要构造外源输入数据。

2. 定义NARX模型结构：使用MATLAB中的 narxnet 函数定义非线性自回归神经网络模型，指定输入层、隐层和输出层的神经元数量，以及其他参数如迭代次数、学习率等。

3. 训练模型：使用 train 函数对定义好的NARX模型进行训练，输入训练集数据以及对应的目标输出值。

4. 测试模型：使用 sim 函数对训练好的NARX模型进行测试，输入测试集数据以及对应的外源输入数据，得到预测结果。

5. 评估模型：使用各种评价指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等，对NARX模型的预测效果进行评估。

在实现过程中，还需要注意一些细节问题，如数据集的预处理、NARX模型的参数选择等。如果您需要更详细的指导和代码实现示例，建议参考MATLAB官方提供的相关文档和示例，其中也包括了如何在NARX模型中添加外源输入的示例。

以下为MATLAB实现带外源输入的NARX非线性自回归神经网络时间序列预测的示例代码，供参考：

% 准备数据集（假设 x 和 y 分别为时间序列和外源输入）
x_train = ...; % 训练集数据
y_train = ...; % 训练集外源输入数据
t_train = ...; % 训练集目标输出值
x_test = ...; % 测试集数据
y_test = ...; % 测试集外源输入数据
t_test = ...; % 测试集目标输出值

% 定义 NARX 模型结构（假设输入层有 5 个神经元，隐层有 10 个神经元，输出层有 1 个神经元，迭代次数为 100，学习率为 0.01）
net = narxnet(1:2,1:2,[5 10],1,'open','trainlm');
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 训练模型（假设训练集数据经过处理后存储在 matrix_x_train、训练集外源输入数据经过处理后存储在 matrix_y_train、训练集目标输出值经过处理后存储在 matrix_t_train 中）
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,{matrix_x_train},{matrix_y_train},{},matrix_t_train);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

% 测试模型（假设测试集数据经过处理后存储在 matrix_x_test、测试集外源输入数据经过处理后存储在 matrix_y_test 中）
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,{matrix_x_test},{matrix_y_test},{},[]);
Y = sim(net,Xs,Xi,Ai);

% 评估模型（假设使用平均绝对误差 MAE 来评估模型预测效果）
mae = mean(abs(cell2mat(Ts) - cell2mat(Y)));
disp(['MAE: ', num2str(mae)]);