時序預測 | MATLAB實現基于KNN K近鄰的時間序列預測-遞歸預測未來(多指標評價)

預測結果

基本介紹

基于KNN K近鄰的時間序列預測-遞歸預測未來(多指標評價)
1.Matlab實現KNN K近鄰時間序列預測未來；
2.運行環境Matlab2018及以上，data為數據集，單變量時間序列預測；
3.遞歸預測未來數據，可以控制預測未來大小的數目，適合循環性、周期性數據預測；
4.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等評價指標；

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式1：私信博主回復基于KNN K近鄰的時間序列預測-遞歸預測未來(多指標評價)，同等價值程序兌換；
• 完整程序和數據下載方式2(資源處直接下載)：基于KNN K近鄰的時間序列預測-遞歸預測未來(多指標評價)；
• 完整程序和數據下載方式3(訂閱《KNN最近鄰》專欄，同時可閱讀《KNN最近鄰》專欄內容，數據訂閱后私信我獲取)：基于KNN K近鄰的時間序列預測-遞歸預測未來(多指標評價)，專欄外只能獲取該程序。

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%% 數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
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%%  劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
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P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
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%%  數據歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
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[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);————————————————
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132093256

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229