时序预测 | MATLAB实现ARIMA-BP组合模型时间序列预测
预测效果
基本介绍
时序预测 | MATLAB实现ARIMA-BP组合模型时间序列预测。
模型原理
ARIMA-BP组合模型是一种常用的时间序列预测方法，它将ARIMA模型和BP神经网络模型结合起来，利用它们各自的优势来提高预测精度。下面是一个基本的ARIMA-BP组合模型的实现步骤：
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数据预处理：与单独使用ARIMA或BP模型预测的步骤相同，需要进行数据清洗、缺失值处理、特征工程等预处理步骤。同时，需要将数据分为训练集和测试集。
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ARIMA模型的构建：使用ARIMA模型对训练集数据进行拟合，得到ARIMA模型的参数。可以使用MATLAB中的函数来实现ARIMA模型的构建和拟合。
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BP神经网络模型的构建：使用BP神经网络模型对训练集数据进行拟合，得到BP神经网络模型的参数。可以使用MATLAB中的函数来实现BP神经网络模型的构建和拟合。
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组合模型的构建：将ARIMA模型和BP神经网络模型进行组合，得到组合模型。可以将ARIMA模型的预测结果作为BP神经网络模型的输入，或将BP神经网络模型的输出作为ARIMA模型的输入。具体的组合方式需要根据实际情况进行调整。
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模型评估：使用测试集数据对组合模型进行评估，计算预测精度指标如均方误差、平均绝对误差等。
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结果输出：使用MATLAB中的“plot”函数来绘制组合模型的预测结果，同时可以使用MATLAB中的“subplot”函数来显示多个指标的预测结果。
需要注意的是，ARIMA-BP组合模型的构建需要同时具备ARIMA模型和BP神经网络模型的相关知识。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主。
%预测
S=5; %S是预测步数
ff=[Y;zeros(S,1)];
p=iddata(ff);
P=predict(m,p,S); %通过模型进行预测
G=get(P);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PD=G.OutputData{
1,1}(length(Y)+1:length(Y)+S,1);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
D=[Y;PD];
X_D=cumsum([y(1);D]);
PF=X_D(length(y)+1:end); %预测值
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
figure(3);
x1=x';
plot(x,data,'-*');
hold on
plot(x(96:100),PF,'-r*');
set(gca,'LineWidth',1.2)
box off
ax2 = axes('Position',get(gca,'Position'),...
'Color','none',...
'XAxisLocation','top',...
'YAxisLocation','right',...
'XColor','k','YColor','k');
set(ax2,'YTick', []);
set(ax2,'XTick', []);
box on
set(gca,'LineWidth',1.2)
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参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691