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matlab自带工具箱预测

发布时间:2022-01-26 00:22:08

① matlab哪个版本支持预测控制工具箱

工具箱主要看你购买了没有,如果你没有购买工具箱的话啊,
任何版本的matlab都不会有。

② matlab神经网络工具箱训练完后可以自行预测嘛

这个神经网络就在特定条件下工作的。

③ matlab 2011a神经网络工具箱训练好后怎么做预测

sim函数你试一下!看看说明文档!

④ 用matlab工具箱怎么对garch模型做预测

对garch模型做预测可以用matlab自带的garchfit()函数,该函数主要用于估计ARMAX / GARCH模型参数。

garchfit()函数使用格式:

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

Coeff——输入参数。接受由garchset,garchget,garchsim,garchinfer,和garchpred结构产生的参数。

Errors——系数的估计误差(即标准误差)的结构

LLF——对于优化目标函数值与参数相关的估计发现Coeff。garchfit执行优化使用优化工具箱fmincon函数。

Innovations——创建(即残差)序列推导的时间序列列向量。

Sigmas——与创建相对应的条件标准偏差向量。

Summary——显示优化过程的摘要信息结构。

Spec——包含条件均值和方差规范的GARCH规范结构。它还包含估计所需的优化参数。通过调用garchset创建这个结构。

Series——观测的时间序列列向量。

X——观测数据的时间序列回归矩阵。

例如:

clc

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

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

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %拟合参数

运行后得到的部分结果



⑤ 用matlab曲线拟合工具箱拟合数据后要进行预测,应该怎么做啊哪位大神

不是matlab安装的问题,这个问题我也遇到过,遍求解答无果之后,终于自己摸索出来了。是这样的,不要用gui中的data按钮来新建数据集,而要在matlab命令窗口中,输入命令:cftool(a,b),其中a,b就是你要设置的x、y坐标的向量。这样出来散点图,之后再在cftool工具箱的gui中点fitting按钮,选择曲线拟合

⑥ 你好 我想问一下 你知道如何用matlab的遗传算法工具箱进行预测吗谢谢。。

不清楚这方面的,建议上网查找这方面的资料,或翻一翻书

⑦ 如何用matlab工具箱进行数据预测

如何用matlab工具箱进行数据预测
设计目标函数,
将预测问题,转化为优化问题。

⑧ 怎么用matlab工具箱newrbe函数预测数据

使用 edit + 函数名即可打开函数。 不过对于bult-in function只能看到函数的注释部分,而不能查看函数的具体代码。 如: edit size就只能查看注释而edit tf既可以查看注释也能看到代码

⑨ 请问大侠,哪里能找到在MATLAB环境下使用BP神经网络工具箱函数做预测的视频

这个很简单啊,比抄我当初的简单多了,给你推荐本书《先进PID算法集MATLAB仿真》,里头有神经网络的程序,你可以直接编程做,老师一看,会觉得你很nb或者,你去买本介绍MATLAB SIMULINK的书,simulink就是你说得matlab里头的一个工具箱,通过模块进行仿真,很强大,但是无论用哪种方法,都要认真看书,好好学,编程这个东西得用时间琢磨的,祝楼主成功!

⑩ MATLAB中NETLAB工具箱如何实现预测多元数据是否需要用到其他的工具箱

数据准备:
我们以一组多项式数据为例,进行示例,假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据,x取0到3之间间隔为0.3的数。具体数据如下:

调用工具箱:
关于如何调用工具箱我在其他经验中有详细的介绍,有兴趣的可以查看。
这里我们用命令cftool进行调用拟合工具箱,在MATLAB主窗口中输入 cftool 回车
可以看到如下拟合工具箱界面

拟合操作步骤:
首先我们将要拟合的数据选入到工具箱中,如下图,在红圈处,点击向下三角,分别将要拟合的x y 选入,然后点击右侧的最上方的下三角,然后选择polynomial( 多项式),下面的degree是阶数,也就是x的最高次数,选择不同的degree,在图的左下角是拟合的结果,包括拟合的系数以及方差相关系数等,右侧是数据点,以拟合曲线。

结果分析:
我们拟合的时候,一般情况下不知道要拟合的多项式是几阶的,我们一般调节degree都是从1逐渐增大,只要精度符合要求,就可以了,并不是精度越高越高。
拟合结果说明:
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
从以上可以看到最终拟合的y关于x的函数为:
f(x)=4*x^3+3*x^2+4.593e-15*x+2
我们可以看到一次项的系数为4.593e-15,实际上就是4.593*10^(-15),这个数量级完全可以认为是0,所以拟合的结果我们认为是:
f(x)=4*x^3+3*x^2+2
这里的方差SSE数量级为10的负28次方,相关系数 R-square=1,说明拟合的结果很好。

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