narx模型python代码

2023年12月8日发(作者：未来10大暴利行业)

narx模型python代码

使用NARX模型进行时间序列预测的Python代码

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，它可以用于预测未来的趋势和变化。NARX模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以通过使用过去的数据来预测未来的趋势。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写NARX模型的代码。

我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用numpy、matplotlib和sklearn库。

```python

import numpy as np

import as plt

from _network import MLPRegressor

```

接下来，我们需要准备数据。在这个例子中，我们将使用一个简单的时间序列数据集，其中包含了过去10个月的销售数据。我们将使用前9个月的数据来训练模型，并使用最后一个月的数据来测试模型的准确性。

```python

# 准备数据

data = ([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]) train_data = data[:9]

test_data = data[9:]

```

接下来，我们需要创建一个NARX模型。在这个例子中，我们将使用一个具有两个隐藏层和10个神经元的多层感知器（MLP）模型。

```python

# 创建NARX模型

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10),

activation=\'relu\', solver=\'adam\', max_iter=1000)

```

然后，我们需要将训练数据转换为适合模型训练的格式。在这个例子中，我们将使用前9个月的数据来预测第10个月的销售额。因此，我们需要将前9个月的数据分成9个样本，每个样本包含前8个月的销售数据和第9个月的销售数据。

```python

# 将训练数据转换为适合模型训练的格式

X_train = []

y_train = []

for i in range(8, len(train_data)):

X_(train_data[i-8:i]) y_(train_data[i])

X_train = (X_train)

y_train = (y_train)

```

接下来，我们可以使用fit()函数来训练模型。

```python

# 训练模型

(X_train, y_train)

```

然后，我们可以使用predict()函数来预测第10个月的销售额。

```python

# 预测第10个月的销售额

X_test = test_data[:-1]

y_test = test_data[-1]

y_pred = t([X_test])

```

我们可以使用matplotlib库来绘制预测结果和实际结果的比较图。

```python

# 绘制预测结果和实际结果的比较图 (range(1, len(test_data)), y_pred, label=\'Predicted\')

(range(1, len(test_data)), [y_test], label=\'Actual\')

()

()

```

通过这个例子，我们可以看到如何使用Python编写NARX模型的代码。这个模型可以用于预测各种时间序列数据，例如股票价格、气温、销售额等。