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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:
    # {. d& c  q9 n2 |
    ( s0 G: X) }4 ^3 r; k8 @- c) ~(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;  
    ' C) J4 W2 C) f; u( E5 G" U
    ! @& U$ V! l/ j. w, A- U9 G; t) ^(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。$ ^) R; a  O2 M( ?/ Q5 |

    ( C6 j7 t+ h" b% C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。 $ F/ g1 ^- f+ j# u

    7 y0 H8 L. S1 ~: K8 Z3 w, \7 q1 j. q
    指数曲线法
    ) m8 v5 W2 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。
    * n6 h# Y) J7 h$ D
    : R& X) {8 h9 n+ K2 P9 ^
    ! S5 M( \  C& e2 j% X; x9 ]. b" c
    ' s! m8 A' b4 p; b' k3 r2 p$ i
    0 N  K6 m7 a: B: ?/ p" d% B' Q0 g4 p6 b
    ' t: e1 Q6 B1 V/ }
    " {8 U# @+ o: D$ }3 b0 R
    修正指数曲线法
    : M* p; X) ~' `5 _/ `/ ?# T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。 - ]3 H2 Q# p4 }+ g/ M

    ) i6 {5 f0 W5 `7 ~. \# N
    ' W* [$ W* ^7 z3 Z0 J
    " t+ D  E- X7 S. W( N* x三和法0 ^4 x4 ?9 ~* e' O: s0 R

    0 i( Y3 K5 U0 A7 o' |+ {9 G6 W& P$ B: Z3 F; s% U

    7 W8 ?- v% \4 v9 @
    , R# \# b5 f1 s- o
    , b" X1 w( o4 d* F3 Y
    6 ?2 Z9 o+ c2 q; v5 R6 [9 e8 }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。 . j% R  [# x0 ?

    + p" }  \3 E2 B- h; M  k' X' G7 S& r8 q! n1 m" L

    4 X6 |0 e0 R( y8 E, K" I' a( X$ i  h9 |$ @8 _, J4 E* B

    . C+ ?/ s: M( E: r5 T' K5 C
    ! y+ b9 ?4 W& G) h- \  J2 m* ^8 \计算的 MATLAB 程序如下:
    , @& H  i$ I" }6 L6 f1 P; f
    ' w; K5 ]9 L" Y; F1 Sfunction chanliang
    . j- j( A: j  sclc,clear 4 Y+ H  b9 S: I) X
    global a b k . f& U; G1 s  g4 c, }% r
    load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    # B( T; A6 t! y3 p' S% ]* Myt=xsh; n=length(yt);m=n/3 0 ~4 k( D& D. w; ]4 x2 m
    cf=diff(yt); * B% t7 G& d  m) P. g6 [
    for i=1:n-2     0 i0 t6 |4 V0 @7 m. e( h+ x: c
        bzh(i)=cf(i+1)/cf(i); 0 ^" C# w9 o' g& Z; {. |; s% W  j
    end ! d4 _" W6 S: {0 l) u
    range=minmax(bzh)
    . y. x) z8 C, C9 {+ gs1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end))
    $ ?2 Z' D4 {9 q* D" q# r& x, X( |4 j( Lb=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2) : A4 d  o. y8 H+ X- I8 o
    k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m ! Q/ X4 c$ O* @. `: f9 Y; y
    y=yuce(1:18) ( i' H( c0 |4 \/ F$ ^
    %************************************
    ! H: T' O5 F! b1 d  i9 W%定义预测函数
    , S& |- l* f* u7 H' n0 W, ^8 r5 P/ ~%************************************
    ! q- v# R$ ^# ]0 o* n7 U/ Gfunction
    6 T1 O$ ^/ u1 Hy=yuce(t) 6 d* q; z2 \. E; [& S+ g# @
    global a b k ; M" W1 D. k& R! z- F: X
    y=k+a*b.^t;  
    2 _% v+ a+ p* H! j* Z
    + Y8 T0 _' G6 q
      T4 [# x) p! Q% q0 SCompertz 曲线


    5 b, s; ~6 ?5 e' \

    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 ! q1 I' Z- J  v
    clc,clear 5 l* C3 j6 c3 m7 h! _
    global a b k & f- r2 C5 z: n- U9 H, B# b
    load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中
    # d& @0 M0 A/ q  }/ I3 d' }% pyt=log(xsh); n=length(yt);m=n/3; 4 z2 }. I/ G# s/ S2 c: |
    s1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end)) 5 o$ `9 s: V# w4 ?& d
    b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m) " J6 Y, `1 [$ {
    a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2) 5 F: \7 @& t" @/ z. \4 H3 g6 E
    k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m a=exp(a)
    ; u8 N+ g6 r0 I6 ~8 M7 k& kk=exp(k) 1 H+ v( E& J3 Z0 c0 P+ _7 \
    y=yuce(1:18)
    9 j$ v' P) z5 _* R: J%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t);
    1 ?- m  {  l+ o& w+ `7 hglobal a b k
    2 N- |. r0 y: cy=k*a.^(b.^t); ; T/ p) Q( ^  B7 g# M
    . o( J9 h: K! c6 ?7 Z
    Logistic 曲线(生长曲线)
    1 U5 ~3 L) W: w* V6 U+ |8 D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。 5 u- d% l4 N" K$ e  l4 X
    ) X/ y) T9 }2 l

    5 d0 V2 \" B; o& j: w2 q! x
    3 w, ^% {5 G: N9 e
    & _+ c2 r# ?% O2 M7 j) K) W- y
      V* q  n. e) I1 q9 b2 M
    $ _, F, ~; H7 I' `/ B) N" u& r. {4 w& P
    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。
    6 I( v2 v* x2 j! h7 J; w
    " \4 I( e- C1 d6 H9 b; D9 t6 n& Y) H

    & i# y' A4 G, L4 N8 p  K2 D. c0 @  R1 }( p
      n3 ^' q* r3 I
    计算的 MATLAB 程序如下:   [- s6 N9 a3 A, ~
    2 C; @* k; i+ l' O% Z- \" ]  _3 C  [" B$ `
    function chanliang3 - V. a6 ~  N8 b! R
    clc,clear 8 f( V0 P$ u+ V
    global a b k
    6 ~- g/ V8 d: T& K0 `8 O" _load xsh.txt %原始数据存放在纯文本文件 xsh.txt 中 $ c2 }6 Q: I" v% k# }' u3 ^
    yt=1./xsh; n=length(yt);m=n/3;
    4 x) h, U3 @9 [7 V7 w+ r0 qs1=sum(yt(1:m)), s2=sum(yt(m+1:2*m)), s3=sum(yt(2*m+1:end))
    5 S0 W% ]3 _2 |1 q5 i) N& hb=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    3 c: ^3 ?4 T; ?& A3 |' u7 Sa=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2) ( K; Y+ j1 V# L# R& Q; o$ v
    k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m - u& I( B, x0 H4 ^+ `' L
    y=yuce(1:18)
    . {4 X) r% q7 X2 ?%************************************ %定义预测函数 %************************************ function y=yuce(t); + ?& n$ x5 T  s, h5 k; j! q4 k
    global a b k 3 r7 H: R- M5 V# u" E
    y=1./(k+a*b.^t);
    3 i1 L. D/ G; q( N* [
    9 r2 ~: f/ q: j" Z, e1 g* X- P- G8 m4 \# y

    " F  Q) R; c$ G' |8 w$ O: ]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。


    9 N, ?! o" G( r
    + h% x! c5 j4 o2 x" B% f$ \' B4 i, ^: g' r* |0 c
    ————————————————
    4 f2 Y9 x5 ^% W6 O- p8 P/ 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。' m% Y. e1 i6 v4 p
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89448270
    % b6 _: E0 o5 d$ R' F4 s
    0 L, H4 D8 G$ |& r
    ! y2 w, h6 ~% G; P9 P2 f
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