【MATLAB第29期】基于MATLAB的K最邻近KNN时间序列预测模型，含预测未来

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%%  导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('指数偏移预测2.xlsx');
data =result (:,2);%数据只需要第二列就够了， 不需要第一列编号数据，如果编号作为输入，数值作为输出误差会很大
%% 标准化数据预处理
mu = mean(data); %整个数据的均值 
sig = std(data);  %整个数据的标准值
dataStandardized = (data - mu) / sig;%标准化后的数据
%滑动窗口 参数设为9 ，即第1-70数据训练 ，预测10-79 。2-71测试，预测 11-80
XTrain= dataStandardized(1:70,:);%前70个数据训练
YTrain = dataStandardized(10:79,:);% 前70个数据训练
XTest = dataStandardized(2:71);%测试输入
YTest=data(11:80);%测试输出  测试输出数据就不用标准化处理了， 因为最后是直接与原值做对比的
%% KNN参数
%根据每个查询点的最邻近的k个数据点的均值作为预测值，其中，k是用户指定的整数，即最邻近的邻居数量。
k = 2;  %k一般取小值 ，2合适一些，1误差太小不真实
metric = 'euclidean';%欧式变换
%metric：计算距离的度量，
weights = {'uniform'};
%weights：权重，默认值weights ='uniform'，为每个邻居分配统一的权重。
%构建模型
    mdl = mdl.fit(XTrain,YTrain);
    figure()
subplot(1,1,i)
    plot(10:79,YTest','-s','Color',[0 0 255]./255,'linewidth',1,'Markersize',5,'MarkerFaceColor',[0 0 255]./255) ;hold on
    plot(10:79,Ypred(i,:),'-o','Color',[0 0 0]./255,'linewidth',0.8,'Markersize',4,'MarkerFaceColor',[0 0 0]./255 ) ;hold off
    xlabel('样本','fontsize',12,'FontName','华文宋体');
ylabel('数值','fontsize',12,'FontName','华文宋体');
    %ylim([ 78 87])
   legend('KNN预测测试数据','实际分析数据','Location','NorthWest','FontName','华文宋体');
    title(strcat('kNN模型 (k = 2, metric = ''euclidean'', weights = ''', weights(i), ''')'),'fontsize',12,'FontName','华文宋体')
%%  均方根误差
error(1,i) = sqrt(sum((Ypred(i,:)  - YTest').^2) ./ size(YTest,1));
disp(['测试集' num2str(i) '数据的RMSE为：', num2str(error(1,i))])
end
%% 预测未来
ype_num=10;%预测数量-
 figure()
    plot(0:79,data,'-s','Color',[0 0 255]./255,'linewidth',1,'Markersize',5,'MarkerFaceColor',[0 0 255]./255) ;hold on
    plot(79:89,Ypred_10,'-o','Color','r','linewidth',0.8,'Markersize',4,'MarkerFaceColor',[0 0 0]./255 ) ;hold off
    xlabel('样本','fontsize',12,'FontName','华文宋体');
ylabel('数值','fontsize',12,'FontName','华文宋体');
   % ylim([ 78 87])
   legend('实际分析数据','KNN预测数据','Location','NorthWest','FontName','华文宋体');
    title(strcat('kNN模型 (k = 2, metric = ''euclidean'', weights = ''', weights(i), ''')'),'fontsize',12,'FontName','华文宋体')