matlab工具箱預測

㈠ 如何利用matlab進行神經網路預測

matlab 帶有神經網路工來具箱，可直自接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子。
核心調用語句如下：
%數據輸入

%選連樣本輸入輸出數據歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP網路訓練
% %初始化網路結構
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%網路訓練
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP網路預測
%預測數據歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%網路預測輸出
an=sim(net,inputn_test);
%網路輸出反歸一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 結果分析

㈡ matlab神經網路工具箱預測數據在哪

在matlab。打開matlab，通過導入數據，輸入「輸入數據」（input），以及「輸出數據」（output），可以看到工作區已經出運吵碰現了兩個數據。MATLAB是美國MathWorks公司出品的商旁談業數學軟碰悔件，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環。

㈢ 用matlab工具箱怎麼對garch模型做預測

garchfit（）函數使用格式：

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)

Coeff——輸入參數。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred結構產生的參數。

Errors——系數的估計誤差（即標准誤差）的結構。

LLF——對於優化目標函數值與參數相關的估計發現Coeff。garchfit執行優化使用優化工具箱fmincon函數。

Innovations——創建（即殘差）序列推導的時間序列列向量。

Sigmas——與創建相對應的條件標准偏差向量。

Summary——顯示優化過程的摘要信息結構。

Spec——包含條件均值和方差規范的GARCH規范結構。它還包含估計所需的優化參數。通過調用garchset創建這個結構。

Series——觀測的時間序列列向量。

X——觀測數據的時間序列回歸矩陣。

例如：

clc

spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05);%指定模型的結構

[e,s,y]= garchsim(spec,1000);

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %擬合參數

運行後得到的部分結果

㈣ matlab使用libsvm工具箱回歸預測不準確，怎麼解決

得看你數據特徵是什麼 以及你svm用的參數是什麼
svm調參是一門學問，現在都不流行這個了
還有得看你數據是不是時間周期類型， 時間類型用普通的回歸做效果也不會很好

㈤ MATLAB中NETLAB工具箱如何實現預測多元數據是否需要用到其他的工具箱

數據准備：
我們以一組多項式數據為例，進行示例，假如多項式是y=4x^3+3x^2+2產生的數據，x取0到3之間間隔為0.3的數。具體數據如下：

調用工具箱：
關於如何調用工具箱我在其他經驗中有詳細的介紹，有興趣的可以查看。
這里我們用命令cftool進行調用擬合工具箱，在MATLAB主窗口中輸入 cftool 回車
可以看到如下擬合工具箱界面

擬合操作步驟：
首先我們將要擬合的數據選入到工具箱中，如下圖，在紅圈處，點擊向下三角，分別將要擬合的x y 選入，然後點擊右側的最上方的下三角，然後選擇polynomial（ 多項式），下面的degree是階數，也就是x的最高次數，選擇不同的degree，在圖的左下角是擬合的結果，包括擬合的系數以及方差相關系數等，右側是數據點，以擬合曲線。

結果分析：
我們擬合的時候，一般情況下不知道要擬合的多項式是幾階的，我們一般調節degree都是從1逐漸增大，只要精度符合要求，就可以了，並不是精度越高越高。
擬合結果說明：
Linear model Poly3:
f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 4 (4, 4)
p2 = 3 (3, 3)
p3 = 4.593e-15 (-3.266e-14, 4.185e-14)
p4 = 2 (2, 2)

Goodness of fit:
SSE: 2.386e-28
R-square: 1
Adjusted R-square: 1
RMSE: 5.839e-15
從以上可以看到最終擬合的y關於x的函數為：
f(x)=4*x^3+3*x^2+4.593e-15*x+2
我們可以看到一次項的系數為4.593e-15，實際上就是4.593*10^（-15），這個數量級完全可以認為是0，所以擬合的結果我們認為是：
f(x)=4*x^3+3*x^2+2
這里的方差SSE數量級為10的負28次方，相關系數 R-square=1，說明擬合的結果很好。

㈥ matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述

進行訓練
在這里插入圖片描述

接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

在這里插入圖片描述

接下來一直next，在這兒點train

在這里插入圖片描述

查看結果

在這里插入圖片描述

導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
在這里插入圖片描述

使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

在這里插入圖片描述

再將結果輸出成excel就行啦

在這里插入圖片描述

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㈦ 如何使用matlab中的工具箱

1、首先給出對應的擬合數據:>> x=1:100;>> y=2*x;一條直線。

㈧ 有人會設計模型預測控制器嗎Matlab里的,怎麼對輸入進行限制,具體的語句是怎麼樣的

1、限制輸入變數的個數，採用nargin，用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if nargin<3
error('There are at least 3 inputs');
end
2、判斷某個變數是否為空，採用isempty,用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if isempty(arg3)
error('The third input cannot be empty');
end
3、最常用的是上面兩個的組合，用法如下：
function test(arg1,arg2,arg3)
if nargin<3 || isempty(arg3)
error('Users should input the third parameter');
end
4、在進行完上述判斷之後，還可以對輸入的參數進行進一步的限制，包括對數據狀態的限制，對矩陣數據大小的限制，對字元串模式的限制等等。對數據狀態的限制，可以用到以下函數：
isa,isappdata,iscell,iscellstr,ischar,iscom,isdir,isempty,isequal,isequalwithequalnans,isevent,isfield,isfinite,isfloat,isglobal,ishandle,ishold,isinf,isinteger,isinterface,isjava,iskeyword,islogical,ismember,ismethod,isnan,isnumeric,isobject,ispc,isprime,isprop,isreal,isscalar,issorted,isspace,issparse,isstrprop,isstruct,isstudent,isunix,isvalid,isvarname,isvector
這些函數全部可以在help is*得到
5、對矩陣大小的限制，可以利用size()函數先獲取該矩陣的大小然後再進行判斷
6、對字元串模式的限制，可以採用strmatch()函數

㈨ 在matlab中怎麼使用神經網路工具箱啊還有神經網路訓練完了以後怎麼預測新數據啊

用sim函數就行：y=sim(net,p);net是訓練好的網路，p是輸入，y就是你要的輸出。