时间序列预测（必须掌握）

杨利霞

时间序列预测（必须掌握）

与马尔可夫链预测互补，至少有两个点需要信息的传递，ARMA模型，周期模型，季节模型等
% V" M) N+ s- @9 W2 B7 r' \, N


* e' L% g' h& e
! e0 M: u9 H' N8 j1 p9 e
% j. c# R, B& v+ b& y' V+ l
- }6 i9 j) o% _  R) k



0 d0 o& B/ }0 R% \# V0 `

clc,clear
y=[533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1
1102.7];
m=length(y);
n=[4,5]; %n 为移动平均的项数
for i=1:length(n)
5 _/ d. e- k; p( C1 O% ?: f%由于n 的取值不同，yhat 的长度不一致，下面使用了细胞数组
" w. W7 m7 G/ \for j=1:m-n(i)+1
yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);
end
! J7 ?0 i8 ?" o. py12(i)=yhat{i}(end);
: m3 a0 u+ G8 n8 Y% G" ts(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));
end
- A& p6 F; n& w2 ny12,s
3 W1 I; |6 Z* P, f  y8 s  i
6 ?) i! w4 W# ~+ a; ]3 Y

) o  H2 A) R% c

y=[6.35 6.20 6.22 6.66 7.15 7.89 8.72 8.94 9.28
9.8];
w=[1/6;2/6;3/6];
) \7 Y6 q  L9 n* t/ L) V" ~- }m=length(y);n=3;
7 C" u/ x) N- n5 Q( \! Z" {for i=1:m-n+1
9 C' S) z- i/ H! p, h& I8 ]yhat(i)=y(i:i+n-1)*w;
end
yhat
8 w: t# z% d0 J& Q7 Aerr=abs(y(n+1:m)-yhat(1:end-1))./y(n+1:m)
: A& F0 Z; g: P3 IT_err=1-sum(yhat(1:end-1))/sum(y(n+1:m))
y1989=yhat(end)/(1-T_err)
, X- e+ b: e! i
# S- d% s* b1 o, y! C- i

. J  v2 G, u6 ~& i

& p* }7 K  [# r- _: \- e6 i
. A$ u# O, g1 a! q' r. a


% }/ R' @$ c* O; X; q6 D6 ]' u0 f

$ k9 |) A7 P$ a9 z. N

1 v+ Q* D$ r1 n$ R
8 l$ I; M% H- h# `/ {3 y* |

' V: H! I/ P  p6 p6 U# S



! r  S6 o2 D3 O5 B
+ K; S2 s; Z* }1 m3 t

clc,clear
load fadian.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中
yt=fadian; n=length(yt);
( k+ R- ~+ R3 f. A* `alpha=0.3; st1(1)=yt(1); st2(1)=yt(1);
for i=2:n
st1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1);
st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2(i-1);
; X$ T4 _$ }3 P+ o3 G; w* iend
1 p5 q! o' Z$ W6 ~: r7 txlswrite('fadian.xls',[st1',st2'])
a=2*st1-st2
, f/ p7 M% v$ Q* E7 a- fb=alpha/(1-alpha)*(st1-st2)
: P1 d* ~8 v& r$ d& Xyhat=a+b;
xlswrite('fadian.xls',yhat','Sheet1','C2')
$ K' T- {8 h# J0 S& y/ d( w$ nstr=char(['C',int2str(n+2)]);
/ W, `& `4 r1 d- k4 L# X* U6 [xlswrite('fadian.xls',a(n)+2*b(n),'Sheet1',str)

% ]$ e; H+ W7 ?9 `9 r; J
8 t4 b5 X) x9 \


: N5 ], \% s* p5 R
clc,clear
2 Q+ T! a' D' K+ u6 [/ E" `load touzi.txt %原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中
yt=touzi; n=length(yt);
alpha=0.3; st1_0=mean(yt(1:3)); st2_0=st1_0;st3_0=st1_0;
: p' Q2 U6 L$ m) A3 E1 \; Q* kst1(1)=alpha*yt(1)+(1-alpha)*st1_0;
# D2 r: k& r- E6 ast2(1)=alpha*st1(1)+(1-alpha)*st2_0;
  B( Q) k, ]1 Z5 G# ]9 E" o) y6 {st3(1)=alpha*st2(1)+(1-alpha)*st3_0;
for i=2:n
st1(i)=alpha*yt(i)+(1-alpha)*st1(i-1);
st2(i)=alpha*st1(i)+(1-alpha)*st2(i-1);
st3(i)=alpha*st2(i)+(1-alpha)*st3(i-1);
end
xlswrite('touzi.xls',[st1',st2',st3'])
) `0 G9 a; A+ kst1=[st1_0,st1];st2=[st2_0,st2];st3=[st3_0,st3];
a=3*st1-3*st2+st3;
( r& F8 c# h/ Y& R8 Tb=0.5*alpha/(1-alpha)^2*((6-5*alpha)*st1-2*(5-4*alpha)*st2+(4-3*alpha)*st3);
# w1 |- M+ i( U7 X4 N2 Fc=0.5*alpha^2/(1-alpha)^2*(st1-2*st2+st3);
  ^: Y; ^1 X% {3 G: c- fyhat=a+b+c;
( e: ~' T9 t3 Z1 G; Vxlswrite('touzi.xls',yhat','Sheet1','D1')
plot(1:n,yt,'*',1:n,yhat(1:n),'O')
legend('实际值','预测值',2)
xishu=[c(n+1),b(n+1),a(n+1)];
yhat1990=polyval(xishu,2)
* x, A# X# Q' A4 T6 K
# f2 o7 J" t, ~0 P* `" J" {: |
3 w6 [$ P$ a1 T

2 Q* M+ m, g8 }- P! g3 E; R, _+ P6 t- u' a
4 s. B: b3 o/ G# h+ X, Y# Q
9 ]: b" L3 O1 \$ O& S1 n


/ \7 l/ J3 J0 H! w7 t

; O" J& n8 M# b% N, `2 V: u* B


- [$ h3 m9 F4 [, @8 r7 W+ s
; h$ l. G! o/ y8 N" X
& [* y9 p! h) ~. |

' S6 k: ^% ^2 E& U
7 ~0 d8 k; L! r" O
# R$ R5 ?& }! P* @* C8 b  h
0 l! w* ?, t( p1 @0 C
' T2 Q2 j8 K+ P1 P, g& j8 ]3 L


  r# w: i: l, M1 Y3 v
  v( y8 [; f- R) ~# h* ?
\




: x; x6 c- a. v" v) }6 Q. t2 Y
2 m2 Q! E8 `# R/ b
7 F" Y, y8 Q* B8 Q$ i
* t5 G7 o+ K( L

- c2 S# v, J/ x5 E
8 n; Q  k+ Y1 `- O) T
. N  C8 J: `) w. G6 d

  i- [) x6 E9 \5 Y) M



- t9 y# k3 j" v2 U

4 {  i' X+ _! g
8 S% [7 q" C8 M  \4 D

& i$ _5 k& u9 m" F0 x+ v% ?————————————————
( q7 M( F2 Y( j+ M& Y" m- l原文链接：https://blog.csdn.net/qq_25862209/article/details/100029925