MATLAB实现NARX模型：公交车驱动循环数据时间序列预测

根据提供的文件信息，我们可以详细说明以下知识点： 标题解析：“narx的matlab代码-Time-series-prediction-NARX”指的是在MATLAB环境下使用非线性自回归外生（NARX）模型进行时间序列预测的项目。NARX模型是一种特殊的神经网络，它在时间序列分析和预测中非常有用，特别是当数据具有显著的动态特性和自回归特性时。该项目专注于从公交车上的驾驶循环测试获得的数据，并利用NARX模型对这些时间序列数据进行分析和预测。 描述解读：该项目通过MATLAB代码实现对公交车驾驶循环数据的收集和分析。这些数据被收集自公交车的驱动循环，项目总共采集了25个不同的时间序列数据集。这些数据集代表了三个不同的驾驶循环，每个循环的数据用于分析不同的驾驶行为。在每个数据集中，项目量化了四个关键变量：发动机扭矩、发动机转速、进气温度和排烟温度。其中，排烟温度作为输出变量，其余三个变量作为NARX模型的输入变量。 具体来说，该描述中提到的“数据预处理”步骤涉及到对原始数据进行修改，创建一个包含22个时间序列的训练数据集。剩余的三个时间序列被用于模型的评估，以测试NARX模型的泛化能力，即模型对未知数据的预测能力。 描述中还提到了训练过程，其中包含两个脚本专门用于人工神经网络（ANN）的训练。在这一阶段，建立了一个具有10个隐藏神经元和2个输入延迟的NARX网络。这样的网络架构是通过反复试验确定的。训练数据通常被划分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%），这种划分有助于防止模型过度拟合训练数据。在整个训练过程中，模型会反复迭代，以优化其预测性能。尽管训练了多个模型，最终只保留了性能最优的模型。 预言部分提到有包含两种预测脚本变体，但描述并未详细说明这两种变体的具体差异。不过，我们可以推测，这两种脚本可能分别用于在训练好的模型基础上进行未来状态的预测。第一个脚本可能是用于单步预测，而第二个脚本则可能用于多步或序列预测。 标签：“系统开源”表明该项目遵循开源原则，即代码是公开可用的。这意味着其他研究者或工程师可以自由地下载、使用和修改该项目的MATLAB代码，以适应自己的需求或改进模型性能。 压缩包子文件的文件名称列表：“Time-series-prediction-NARX-master”指出了项目代码存储库的名称。在Git等版本控制系统中，“master”通常指的是项目的主要分支。项目代码以“master”分支的形式提供，用户可以下载或克隆该代码库来进行研究或进一步的开发。 以上知识点从项目的目标、数据、过程和工具等方面进行了解读，可以帮助读者更好地理解使用MATLAB实现基于NARX模型的时间序列预测项目。