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matlab 时间序列分析

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matlabTime序列Question ， matlabGeneration Time序列参考代码:t0datenum(2013，数据可保存为matlab data文件 。可以使用matlab中的“timeseries”函数创建time 序列对象，并使用“拆分”的方法将其分为训练集和测试集 。
1、怎么利用 matlab实现单输入单输出的预测利用matlab实现单输入单输出的预测如下:1 .需要准备siso预测所需的历史数据，包括输入输出序列 。您可以将数据保存为matlab data文件 ， 或者将其导入matlab workspace 。2.将数据分为训练集和测试集 。通常一部分数据用于模型训练和参数优化，另一部分用于验证模型的泛化能力 。可以使用matlab中的“timeseries”函数创建time 序列对象，并使用“拆分”的方法将其分为训练集和测试集 。
matlab提供了各种模型类型，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，选择的模型类型用于参数估计和训练 。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.使用训练好的模型来预测测试集中的数据 。在matlab ， 您可以使用“预测”功能或“预测”功能进行预测 。
2、 matlab时间 序列问题,最后预测画图出错 。提示Errorusing==plot...x是108 。确保y的长度也是108 。y是300长度的er ， 我把长度删了 。图(7)绘图(pc， r )；holdonplot(a，b )；预测的结果图像是这样的 。是因为我对数据做了一阶差分 ， 要先恢复差分再预测吗？是用累计函数还原的吗？请询问用法 。采购订单.画出来的图和图2一样 。
3、 matlab生成时间 序列【matlab 时间序列分析】参考代码:t0datenum(2013，0)；dt1/24；tfdatenum(2013，12，31，23，0)；tt0:dt:TF；dvdatevec(T)；Cmat2cell(dv(1:end，1:5) ， ones(length(T) ， 1)，5)；scell fun(@(t){ sprintf( % 4 I _ % 02i _ % 02i _ % 02i % 02i _ 02。

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