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[建模教程] 时间序列模型 (五): 趋势外推预测方法

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    1#
    发表于 2020-5-31 14:34 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    趋势外推法是根据事物的历史和现时资料,寻求事物发展规律,从而推测出事物 未来状况的一种比较常用的预测方法。利用趋势外推法进行预测,主要包括六个阶段:1 P% X( V1 E/ c! A2 b+ A

    : I1 p! c6 g( b1 g(a)选择应预测的参数; (b)收集必要的数据;   (c)利用数据拟合曲线;  
    ; J, O7 W, `3 [! ^! b! ~6 K5 P: B8 b8 r+ J% W) f2 ~, \
    (d)趋势外 推;(e)预测说明;(f)研究预测结果在进行决策中应用的可能性。% {9 V. `! `: C6 y  t5 M" l

    ! N) d2 Q8 v& O$ M, Q2 I. X趋势外推法常用的典型数学模型有:指数曲线、修正指数曲线、生长曲线、包络 曲线等。
    7 \) U) L: L6 X- l, E
    " v0 Z3 n$ g* O( {" Q! B& ?6 E1 [# S; g
    指数曲线法
    ) B1 v/ h6 F8 O5 ~) f一般来说,技术的进步和生产的增长,在其未达饱和之前的新生时期是遵循指数 曲线增长规律的,因此可以用指数曲线对发展中的事物进行预测。
    # W+ D1 I1 S9 f
    - f: X; ?+ x7 _) A1 o7 B+ L6 Y1 I$ u  z) \. z! W

    " K! B+ ~; k6 r( \& G- i. H8 y! [& o+ e
    ' d; o) ~- _7 I  \
    4 F0 k$ |0 `6 I. L, f1 I
    9 T0 E& b, n4 A% s; P: `
    修正指数曲线法
    7 Q( ]2 F; ?" {- k利用指数曲线外推来进行预测时,存在着预测值随着时间的推移会无限增大的情 况。这是不符合客观规律的。因为任何事物的发展都是有一定限度的。例如某种畅销产 品,在其占有市场的初期是呈指数曲线增长的,但随着产品销售量的增加,产品总量接 近于社会饱和量时。这时的预测模型应改用修正指数曲线。 ' U9 M  a( c# s( P  m
    2 I% n. R6 q6 b' c2 x" K, j
    0 Y8 ]; K: w% [0 p9 J; b6 B3 f

    5 D- }) Y, p6 m  I) a' y三和法( A% U! `( T$ ], L0 f

    ' k1 a/ V$ t5 l$ |& v6 i1 m' n2 @) ^
      q, i# D7 K6 E" n& h) Q9 `. k
    6 P1 u" ^+ i0 b+ ^7 D* \

    7 k( _( g- m4 m: _' `( B+ s! l$ [* i5 [
    例 8  根据统计资料,某厂收音机连续 15 年的销售量如表 11。 试用修正指数曲线预测 1986 年的销售量。 7 Q6 ~- b" o4 R1 h. D( ?/ q
    " [  |. y  K+ L  X% r! N/ C
    ) R# U, `6 m, ^% v/ M  a; m

    ' Q8 E" \: J' p3 t! O8 x1 ?9 H: ?+ w/ @! V! i2 `4 P

    # w- Z1 H+ O! m5 C& T6 B. ?& i  q' b" {7 m. L- d/ B: ~
    计算的 MATLAB 程序如下:" @6 Q6 A  w8 l

    4 n3 b$ q! X' h$ T) B' lfunction chanliang / @: h- g# P' D5 a# @
    clc,clear
    + l" B3 n/ S. Oglobal a b k
    " G, A) Y5 n. i. Q' Q, {+ X& {load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    ! X& e5 Y" V4 L# |! g6 `1 h1 G: iyt=xsh; n=length(yt);m=n/3
    8 ]; ~! Y' |/ p, Q8 f- ]! s' g3 `cf=diff(yt);
    & J7 i; d, _/ O* v6 A/ [  Tfor i=1:n-2     
    - H) G$ X$ r1 p$ e    bzh(i)=cf(i+1)/cf(i); ' n$ W- y* P, c
    end . F: t, Q0 G$ z" C7 z3 G
    range=minmax(bzh) : h" O/ O; V$ q  |+ z9 _- t/ G
    s1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end))
    5 {, ?. I0 H. N/ t1 D, ^3 m. cb=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
      W+ ^3 m$ ~  P0 g& D- F7 gk=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m % c5 M4 Z8 l. c
    y=yuce(1:18) 8 W8 B& ]. e- U! Q5 e
    %************************************ ' j7 A0 f' u1 X7 l5 H
    %定义预测函数 ( i0 r8 f. I# [0 ?: F2 E
    %************************************ 7 Y! D+ \4 V1 v; I% ?
    function
    1 v7 U; Z7 {# g% oy=yuce(t)
    * B; }  c- m) b& Uglobal a b k   m* ?( d1 t) }1 X- {
    y=k+a*b.^t;  
    ' l2 y( l8 K% T2 D  A8 N' g5 Z- b! p' A$ Q5 g8 {, d

    2 j5 |/ F+ \3 L' U, x' w7 YCompertz 曲线


    $ ]3 C6 `, Q: J2 f) T

    例 9(续例 8)  根据表 11 的数据,试确定收音机销售量的 Gompertz 曲线方程, 求出各年收音机销售量的趋势值,并预测 1986 年的销售量。

    计算的 MATLAB 程序如下:

    function chanliang2 ; P2 v2 d5 `+ h4 F- Q! X8 @' M
    clc,clear 5 T# |% Y% @0 A/ a; O3 G0 O3 F
    global a b k & D- a; w3 z6 @9 m3 Z
    load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    - s* Z$ o9 I$ n7 d9 f4 p4 Y& ^yt=log(xsh); n=length(yt);m=n/3;
    0 w6 u0 Y) [9 Q/ g- Ks1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end)) ' ^/ I; O5 q7 b
    b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) ' v" _! Y; s" h5 f
    a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    & x; B( |$ M( F) r& ], Hk=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m a=exp(a) 8 t$ r: d& {4 L5 F
    k=exp(k) 4 g6 U1 K1 @. r7 ?4 E) z
    y=yuce(1:18)
      G  z0 _% a4 v& R  u9 D. ~%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t);
    - X+ L6 J" O3 d9 M3 O& n, S1 [global a b k
      B3 O+ G4 W. u5 g3 by=k*a.^(b.^t); ! C, u( ]) {2 a' U5 k
    9 c4 @+ G, o1 _4 |
    Logistic 曲线(生长曲线)
    6 p0 p8 a- S" r4 L生物的生长过程经历发生、发展到成熟三个阶段,在三个阶段生物的生长速度是不 一样的,例如南瓜的重量增长速度,在第一阶段增长的较慢,在发展时期则突然加快, 而到了成熟期又趋减慢,形成一条 S 形曲线,这就是有名的 Logistic 曲线(生长曲线),很多事物,如技术和产品发展进程都有类似的发展过程,因此 Logistic 曲线在预测中有 相当广泛的应用。 2 G& @3 i( X0 \: ~9 ^- U. d
    5 t* I# a; t/ G; b- H
    * S: t6 @9 D/ X. m3 D2 j. d

      Z) E  k; t3 [9 {& k& w- W: m& F+ n+ \  l2 a6 a1 o  Z
    3 h2 V1 a0 t- P
    $ Y9 ?7 F$ {/ o6 C" D: k6 z  `

    6 y& N; v- A; ~  W例 10(续例 8)  根据表 10 的数据,试确定收音机销售量的 Logistic 曲线方程, 求出各年收音机销售量的趋势值,并预测 1986 年的销售量。
    8 F* ?" N# p4 V8 b1 W% T6 \8 Z2 F! N- m; a1 O" u* ^
    # B1 W: U( [; n+ ^2 E! G  x

    7 F9 a. v0 l, s0 N5 R; a
    0 N5 I2 D4 V/ C% c& M
    6 K2 B% s" J- E7 p2 C6 ~- L' k5 N" A计算的 MATLAB 程序如下:
    # ?/ U: D& j3 n1 f1 C+ c) F
    2 Q1 _  o2 V. r$ z% h; t$ a+ Nfunction chanliang3
    " U; l2 P5 I! P+ r9 w) w9 Mclc,clear 9 L+ i. L: `2 \0 b
    global a b k : ^" c7 o; {, O# d/ H# n: E( W
    load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中 1 v1 M' ~1 H6 S- M
    yt=1./xsh; n=length(yt);m=n/3; ' j9 C0 g1 V; F) J5 z3 ^: Y
    s1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end))
    . d$ q. |. |2 f( db=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    : v7 e: o. P( c1 Z5 o# Y( Da=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2) & T8 |0 w" b4 f, J
    k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m & `5 L4 K5 s6 E' p
    y=yuce(1:18)
    # s6 T$ a: B4 C# R" G%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t);
    ! I6 G1 C7 [4 {global a b k
    ' @" x$ q; G+ e; e& ]4 r8 Z9 t* t! |y=1./(k+a*b.^t); : H/ t, n( ?* g

    0 f3 Z! B. [- H5 K+ v5 h$ J8 q
    6 o" L# c: v0 _$ G) j% c; g. i0 F. w$ v+ x. _
    趋势线的选择

    趋势线的选择有以下几种方式

    当有几种趋势线可供选择时,应选择S 小的趋势线。


    : A2 D( W7 p! |. n* K2 }1 `5 U( W  D  I* _7 F+ M% u

    3 g' ]; h1 P' {& v3 a) m, c& ?8 i————————————————5 J  O, c3 @1 Z
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。6 B2 R( n4 X. D% w3 l0 k
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89448270, I" H" J; ?4 q$ `5 |
    5 D8 F/ q! z$ q

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