Developing Forecast Models from Time-Series Data in MATLAB - Part 1
Are you looking to increase your data analysis capabilities? Do you need to perform complex analytics and automate cumbersome repetitive tasks such as batch processing? Do you need to make your programs accessible to others?
During this presentation, we demonstrate how you can use MATLAB to develop nonlinear predictive models from historical time-series measurements. As a working case study, a forecast model of short-term electricity loads for the Australian market using BOM and AEMO data is presented. This case study applies nonlinear tree bagging regression and neural network modelling techniques. At the end of the case study, the MATLAB forecast model is converted into a deployable plug-in for Microsoft Excel.
Recorded: 9 Oct 2012
Featured Product
MATLAB
Up Next:
Related Videos:
Sélectionner un site web
Choisissez un site web pour accéder au contenu traduit dans votre langue (lorsqu'il est disponible) et voir les événements et les offres locales. D’après votre position, nous vous recommandons de sélectionner la région suivante : .
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
Comment optimiser les performances du site
Pour optimiser les performances du site, sélectionnez la région Chine (en chinois ou en anglais). Les sites de MathWorks pour les autres pays ne sont pas optimisés pour les visites provenant de votre région.
Amériques
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asie-Pacifique
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)