# 时序预测 | MATLAB实现基于KNN K近邻的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

## 时序预测 | MATLAB实现基于KNN K近邻的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

@TOC

### 基本介绍

1.Matlab实现KNN K近邻时间序列预测未来；
2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测；
3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

### 程序设计

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%% 数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
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%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

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### 参考资料

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- **算法理论:** 利用PSO优化的CNN-GRU，结合CNN的特征提取和GRU的记忆机制，进行时间序列预测。 - **CNN:** 通过卷积捕获序列的结构信息。 - **GRU:** 简化的LSTM，处理序列依赖。 - **预测步骤:** 1. 初始化粒子群，每粒子对应一组模型参数。 2. 训练并评估CNN-GRU模型的验证集MSE。 3. 使用PSO更新参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直至满足停止准则。 `
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23天前
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**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法（WOA）与K近邻（KNN）分类器的特征选择方法，旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现，WOA负责优化特征子集，通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义（以分类准确率为基准）、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习，优化特征选择，提高分类性能。
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11天前
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**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化，解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖，避免梯度问题。 - **流程**： 1. 初始化粒子群，每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型，以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件，如最大迭代次数或找到优良解。
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