MATLAB中的NARX代码-时间序列预测:NARX模型的应用...

简介：
本资源提供基于MATLAB的NARX（自回归外生输入）神经网络模型代码，用于进行高效的时间序列预测。通过详细的注释和实例数据，帮助用户快速掌握NARX模型在实际问题中的应用技巧与方法。 该项目使用NARX模型对从公交车上的驾驶循环测试获得的数据进行时间序列预测。总共获得了25个数据系列，对应于三个不同的数据集。在每个数据集中，实验量化了四个变量：发动机扭矩、发动机转速、进气温度和排烟温度。排气温度作为输出变量，其余3个则用作NARX的输入。 存储库中包含五个不同的MATLAB脚本用于执行此项目的工作流程，其中包括数据预处理和模型训练与预测过程的相关代码说明。在数据预处理阶段，对原始数据进行了修改以创建一个单一的训练数据集，该集合包含了25个时间序列中的22个。剩余三个未参与训练的数据系列则分别对应于每个驾驶循环，并且被保留下来用于评估NARX模型的泛化能力。 进行ANN（人工神经网络）训练时使用了两个不同的脚本。这里所采用的NARX架构具有10个隐藏层神经元和2个输入延迟，这一结构是通过反复试验确定的最佳配置。在数据划分方面，典型的比例为70%用于训练、15%用于验证以及剩余部分作为测试集以避免过拟合现象的发生。 循环中包含的训练过程与上述相同，并且构建了多个模型来评估其在三个不同测试数据集上的表现情况。最终仅保留并保存了“最佳”性能的模型，即那些能够提供最优预测结果的架构配置。预言阶段则包括两种不同的预测脚本变体：一种用于进行实际的数据预测工作。