时序预测多变量输入单输出matlab官方例子代码（matlab的数据分析方法与结果）

以下是一个使用多变量输入进行时序预测的MATLAB官方例子代码：

```matlab

% 加载并预处理数据

data = load('airline.mat');

X = data.airline.inputs;

y = data.airline.targets;

T = size(X, 2);

% 将数据拆分为训练集和测试集

trainRatio = 0.8;

trainSize = round(trainRatio * T);

Xtrain = X(:, 1:trainSize);

ytrain = y(:, 1:trainSize);

Xtest = X(:, trainSize+1:end);

ytest = y(:, trainSize+1:end);

% 创建线性回归模型并训练

model = fitlm(Xtrain', ytrain');

% 进行预测

ypred = predict(model, Xtest');

% 计算预测误差

rmse = sqrt(mean((ypred - ytest').^2));

% 绘制预测结果

figure

plot(ytest', 'b')

hold on

plot(ypred, 'r')

legend('实际值', '预测值')

title(['RMSE: ', num2str(rmse)])

xlabel('时间步长')

ylabel('目标值')

```

在这个例子中，我们使用了名为"airline.mat"的数据集，其中包含了航空公司的乘客数量数据。我们将这些数据划分为训练集和测试集，然后使用多变量线性回归模型对训练集进行训练。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测误差。最后，我们将实际值和预测值绘制在一张图上，并显示均方根误差（RMSE）。

function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;

把上面两行存在一个文件里，起名叫hump.m

然后在命令行输入

w=hump(5,11,7)