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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 |正序浏览
    |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:
    * v! ]6 j+ `1 e- r2 X  O, \* z& O# e% N: F" J# B6 _8 Y
    (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;  
    2 `/ V* ~* r* ]" k1 M+ p- [- L" L5 x7 J9 B1 I. a! ^
    (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。
    " H3 e# }4 C+ Y) Y# n$ H9 T7 B8 ^( L% L+ t! N
    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。 5 c! T7 `" V) x8 M) R3 O4 z

    ! {5 v; Q3 ?" N, d+ T, Z5 \3 U! P4 s" r* k8 Z& R, y/ {
    指数曲线法 " E- a  {6 ^: D* m6 |4 x# a: r2 i8 E
    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。 ; H$ |4 l8 J9 K( Q

    $ ~! U% i! {0 h  K9 K
    % N% L: W3 U: y- v% }* ?8 o( _5 ]% w! D* {: h/ e: s2 T. O

    % w' |9 K) e( p2 s* f5 h  ^4 h; p3 [4 y8 @( L/ Z
    , j& e$ k7 Q. \. V, v3 x
    $ Q) D) Y! U( ]1 N! \( Z
    修正指数曲线法 : j2 i0 g$ P& U
    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。
    $ g* @2 m1 C' J5 F
    0 E" b4 E9 J/ Y8 q8 t8 _! v1 O
    8 ~' N( f8 f. g; J  J8 q1 P
    5 V$ [$ R0 v7 M5 F" D! C, D# _三和法' |8 c) E$ J7 s- h

    . }9 [; Y$ X6 x& W% m! r. c! S
    # _, z: l1 n. {; g. k* A- A9 G
    3 |( M% |* t( Z4 v9 ^* A. n8 |
    5 s4 [' a2 _2 i  ?+ O: J# a4 l7 H/ n' e  t% }; t, J! I" L7 p' Z
    2 q' J! b0 s7 A- n7 G
    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。
    2 q* O, q5 p  L9 ~8 n/ V( N( W& @  g4 Z1 z" E1 P8 U6 H/ d
    9 X- ~$ V+ {% _- U7 `0 B$ v
    - s: n! u( H8 k2 g0 g7 z8 G0 ]) x
    6 U- V4 C& V) I
      p6 N  Z* e+ a) v5 `% [3 I
    5 D0 {# i3 d0 N% i" s
    计算的 MATLAB 程序如下:
    0 C+ ^8 {" S  ^1 E$ z) B2 [
    9 ~0 Q& s4 d0 ~& z& W) ffunction chanliang - P: ~* _0 F# p9 z* v
    clc,clear
    7 x! }# d7 k5 H7 \/ O6 i2 s8 l) ^global a b k
    5 _7 Q% S8 R: rload xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中 * Y9 k9 Y* j) q% F3 l6 ^* L9 C6 S
    yt=xsh; n=length(yt);m=n/3 7 }% M2 j! G* B" K$ s
    cf=diff(yt);
      @) ^  D! N# }; G6 o9 o; vfor i=1:n-2     
    ) k( L4 x% r. ~    bzh(i)=cf(i+1)/cf(i); ! x: X3 k: T% j9 ^- _" s6 |% C" e
    end
    + C1 T2 o( M% `( R3 p3 H5 hrange=minmax(bzh) + \& {8 n+ [& A& n; Z
    s1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end))
    5 n; f" R+ f3 {. t  t2 {3 Q% }4 c% ab=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
      F. ^5 k6 A. V, g$ q: q8 Nk=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m
    # s/ n3 k. R9 [' Y/ ?y=yuce(1:18)
    , }6 {: @, d2 U- C7 b/ [%************************************ ! M, k9 K4 E3 X* C
    %定义预测函数
    % R% l& u' o9 R8 Y& c$ B/ l7 f%************************************ # Z( G* ?2 T' Y6 {* J2 W
    function $ t- V/ O- T1 i+ Q. C
    y=yuce(t)
    7 \2 n" J: d3 l* a% ]global a b k 7 c7 ]" q) d0 T8 j" H. P( Y& R
    y=k+a*b.^t;  * d* p+ i/ d9 ~8 W6 J% \( t4 b9 X. V

    ( p- f5 V, B/ Y- y1 o6 d. f) a: B/ w& c& t) Q! e! i  ~( \0 }
    Compertz 曲线


    : H" s+ y# y; c' h4 p3 j

    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 ' q- m) L+ p2 f7 k; p+ u% {
    clc,clear
    8 `4 A) s2 d: g  `% m$ K$ Aglobal a b k
    ( W9 x' k/ `6 ?1 z, z5 t7 u# ^6 Pload xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    6 L9 x4 x& z  g0 Uyt=log(xsh); n=length(yt);m=n/3;
    7 Y$ r% U9 b; Y4 q; a8 s$ ps1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end)) 2 D2 m" R$ e) U+ f3 z
    b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) ; O) B7 P* k' u9 l
    a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    . v* Z" F& s& c/ K8 Jk=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m a=exp(a)
    + q3 e$ Q5 ]2 H+ Zk=exp(k) 8 D- K8 w4 _! H5 X2 q
    y=yuce(1:18)
    9 r- d0 n7 c9 U8 Y%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t); $ [- k* x$ e7 v6 K$ V3 p/ }
    global a b k - Y1 Y' D3 ?1 v3 ?6 D' X( L
    y=k*a.^(b.^t); # [) W8 ^7 n+ q) u# a! `
    4 ^2 Z" x8 }  x# r7 K
    Logistic 曲线(生长曲线) 8 l5 [6 a3 M+ b" k+ d5 ^
    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。 & w: ~0 C, h- a% R; y1 a8 a

    4 s( M+ R: Y/ l  s! A0 ^+ g' U: x. X( S
    " o. a! E+ k( T$ H! t( R

    , Y9 j# g2 R8 {6 h7 t: x& O4 o

      ?' m9 p5 J! z9 w; A
    ' i! ]" J7 F5 [# J; o' Y. k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。
    & A5 _' W4 M- F; L! g; c  t/ V# E: d

    " ]* L. U' b& m, e( Z* g
    # b+ M5 u; e5 Y' ]/ X% t
    " h6 A8 G0 q! Z, Z
    7 z. g+ R% z% R$ {9 l8 r, F& u# p4 L计算的 MATLAB 程序如下:
    ) X, S3 }( B. f: M" K% T3 ]
    9 z8 S; s; ^2 [function chanliang3
      f3 m* i* X- B/ rclc,clear
    5 X# D2 v; E/ H1 i7 uglobal a b k
    ; E. j3 O* f( h0 B% {% y- X) Lload xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    7 A0 S2 a: _' w# P4 B2 `8 lyt=1./xsh; n=length(yt);m=n/3; + n) c3 O  D3 P  _2 X( x
    s1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end)) # X; N' P. o0 t( B% J$ q" s
    b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    / ^6 S) _" S% f& ?% L' a# q6 \a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    2 T9 X0 M: p* f9 ~' @: n: X. ]k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m 9 |2 O2 O4 c8 Y0 f
    y=yuce(1:18)
    6 {2 M' ?, t$ f. i( {%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t); + s7 }- _  q. V2 n. Z
    global a b k 3 ^; y$ f: @: M* L
    y=1./(k+a*b.^t);
    4 R9 A0 g& P8 U' F$ x/ f2 W# I4 `# \  j" B. P
    / F9 Q- X5 O7 R) L  f* \2 g
    & _) ^8 R5 `* g
    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。


    , D0 E+ t+ i1 m$ g8 s7 n2 J5 j" k# K/ R0 t8 i: x# j) ~

    / F) j0 o8 {/ ]  ?9 q————————————————( X$ J$ M. c! E8 l% |- l$ e
    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。' }$ j' t; i6 X5 c. t9 p, v0 ~: [
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/894482706 _& K/ T9 j" U0 Z

    ( A3 D# _9 g7 s+ C! Q4 q2 z2 g3 C1 a( D% u9 D  p, O# X
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