精华内容
下载资源
问答
  • (在这种模式下,经过的时间平滑宽度无关。这提供了最快的执行时间)。 如果 edge=1,边缘会被平滑,越靠近末端,平滑越小。 (在这种模式下,执行时间随着平滑宽度的增加而增加)。 平滑后的信号作为向量“s”...
  • 使用简单的高斯滤波器平滑时间序列的非 GUI 函数。 用法: zfilt = gaussfilt(t,z,sigma); 其中 t & z 定义时间序列(t 自变量,z 是数据向量),sigma 定义高斯滤波器的标准偏差(宽度)。
  • 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。代码
  • 给定输入序列 X(列向量),以 FS 赫兹采样,返回指数平滑的输出序列 Y。指数平滑器的时间常数(以毫秒为单位)在 TAU 中指定。 如果 X 是矩阵,则对 X 的列向量进行平滑处理并作为 Y 的列向量返回。 如需进一步的...
  • 移动窗口填补时间序列缺失值(imputeTS的matlab版本),包括简单移动平均值的简单缺失值插补; 线性加权移动平均值的线性缺失值插补; 指数加权移动平均值的指数缺失值插补
  • HANTS 可用于去除异常值、平滑数据集、插入缺失数据以及压缩数据。 最后一部分,即数据压缩,是原始开发人员没有想到的; 但无论如何,您都可以使用它相当有效地进行数据压缩。 有关在 MATLAB 上实现 HANTS 的更多...
  • 【实例简介】详细介绍了时间序列建模及预测过程,包括算法,也包括一些matlab工具箱中的代码计算结果表明,时,预测的标准误差较小,所以选取=。预测第月份的销售收入为计算的程序如卜为移动平均的项数由于的取值不同,...

    【实例简介】

    详细介绍了时间序列建模及预测过程,包括算法,也包括一些matlab工具箱中的代码

    计算结果表明,

    时,预测的标准误差较小,所以选取=。预测第月份的

    销售收入为

    计算的

    程序如卜

    为移动平均的项数

    由于的取值不同,的长度不一致,下面使用了细胞数组

    简单移动平均法只這合做近期预测,而且是预测目标的发展趋势变化不人的情况

    如果目标的发展趋势存在其它的变化,米用简单移动屮均法就会产生较大的预测偏差和

    滞后。

    加权移动平均法

    在简单栘动平均公式中,每期数据在求平均时的作用是等同的。但是,每期数据

    所包含的信息量不样,近期数据包含着更多关于未来情况的信息。因此,把各期数据

    等同看待是不尽合理的,应考虑各期数据的重要性,对近期数据给予较大的权重,这就

    是加权移动平均法的基本思想。

    设时间序列为

    加权移动平均公式为

    十·

    十∴+

    式中为期加权移动平均数;为的权数,它体现了相应的在加权平均数

    中的重要性。

    利用加权移动平均数来做预测,其预测公式为

    即以第期加权移动平均数作为第+期的预测值。

    例我国

    年原煤广量如表所示,试用加权移动平均法预测年

    的产量。

    表我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表

    原煤产量

    三年加权移动平均预测值

    相对差(%)

    解取

    ,按预测公式

    计算三年加权移动平均预测值,其结果列于表中。年我国原煤产量的预测

    值为(亿吨

    这个预测值偏低,可以修正。其方法是:先计算各年预测值与实际值的相对误差,例如

    年为

    将相对误差列于表中,再计算总的平均相对误差。

    由于总预测值的平均值比实际值低,所以可将年的预测值修正为

    计算的

    程序如下:

    在加权移动平均法中,的选择,同样具有一定的经验性。一般的原则是:近期

    数据的权效人,远期数据的权数小。至于人到什么稈度和小到什么程度,则需要按照预

    测者对序饥的了解和分析来确定。

    趋势移动平均法

    简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确

    反映实际情况。但当时间序列出现直线増加或减少的变动趋势时,用简单移动平均法和

    加权移动平均法来预测就会岀现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方法是作二次

    移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律米建立直线趋势的预测模型。这就是趋势移动

    平均法。

    次移动的平均数为

    +∴

    在一次移动平均的基础上再进行一次移动平均就是二次移动平均,其计算公式为

    D

    下面讨论如何利用移动平均的潛后偏差建立直线趋势预测模型。

    设时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为末来时期也按此直线趋势变

    化,则可设此直线趋势预测模型为

    其中为当前时期数;为由至预测期的时期数;为截距;为斜率。两者又称为

    平滑系数

    现在,我们根据移动平均值来确定平滑系数。由模型()可知

    所以

    +…十

    因此

    由式(),类似式()的推导,可得

    所以

    类似式()的推导,可得

    于是,由式()和式()可得平滑系数的计算公式为

    例我国

    年的发电总量如表所示,试预测和年的发

    电总量。

    表我国发电量及一、二次移动平均值计算表

    年份

    发电总量

    次移动平均

    二次移动平均,=

    解由散点图可以看出,发电总量基本呈直线上升趋势,可用趋势移动半均法

    来预测。

    图原始数据散点图

    取三,分别计算次和二次移动平均值并列于衣中。

    再由公式(),得

    于是,得

    时直线趋势预测模型为

    预测年和年的发电总量为

    计算的

    程序如下:

    把原始数据保存在纯文本文件中

    为移动平均的项数

    趋势移动平均法对于冋时存在直线趋势与厝期波动的序列,是种既能反映趋势变

    化,又可以有效地分离出来周期变动的方法。

    §指数半滑法

    次移动平均实际上认为最近期数据对未来值影响相同,都力权一;而期

    以前的数据对未来值没有影响,加权为。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不

    是—,且次数越高,权数的结构越复杂,但永远保持对称的权数,即两端项权数小,

    中间项权薮大,不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间

    间隔的增长而递减的。所以,更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权

    平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求,而且具有简单的递推形式

    指数平滑法根据平滑次数的不同,又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三

    次指数平滑法等,分别介绍如下

    次指数平滑法

    .预测模型

    设时间序列为

    ,a为加权系数,

    a -c

    式()是由移动平均公式改进而米的。由式()知,移动平均数的递推公式为

    以作为的最佳估计,则有

    -181

    令a=—,以代替

    即得式()

    为进一步理解指数平滑的实质,把式()依次展廾,有

    ()式表明是全部历史数据的加权平均,加权系数分别为

    Cc-ac-…;显然有

    由于加权系数符合指数规律,又具有平滑数据的功能,故称为指数平滑。

    以这种平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。预测模型为

    也就是以第期指数平滑值作为+期预测值

    加权系数的选择

    在进行指数平滑时,加权系数的选择是很重要的。由式()可以看出,c的大

    小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比重。a值越大,新数据所占的比重

    就愈大,原预测值所占的比重就愈小,反之亦然。若把式()改写为

    t a

    则从上式可看出,新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正而得到的。a的大小

    则体现了修正的幅度,∝值愈人,修正幅度愈人;c值愈小,修正幅度也愈小。

    若选取α=,则〓,即下期预测值就等于木期预测值,在预测过稈中不考

    虑任何新信息;若选取a=,则

    ,即下期预测值就等于本期观测值,完全不

    相信过去的信息。这两种极端情况很难做岀正确的预测。因此,α值应根据时间序列

    的具体性质在~之间选择。具体如何选择一般可遵循下列原则:(如果时间序列波

    动不大,比较平稳,则a应取小“点,如(

    )。以减少修止幅度,使预测模型

    能包含较长时间序列的信息:②如果时间序列具有迅速且明显的变动倾向,则a应取

    大一点,如(~)。使预测模型灵敏度高一些,以便迅速跟上数据的变化。

    在实用上,类似移动平均法,多取几个α值进行试算,看哪个预测误差小,就采

    用哪个。

    初始值的确定

    用一次指数半滑法进行预测,除了选择合适的α外,还要确定初始值。初始值

    是由预测者估计或指定的。当时间序列的数据较多,比如在个以上时,初始值对以

    后的预测值影响很少,可选用第一期数据为初始值。如果时间序列的数据较少,在

    个以下时,初始值对以后的预测值影响很大,这时,就必縯认真硏究如何正确确定初始

    值。一般以最初几期实际值的平均值作为初始值。

    例某市

    年某种电器销售额如表所示。试预测年该电器销售

    解采用指数平滑法,并分别取a=

    和进行计算,初始值

    按预测模型

    计算各期预测值,列于表中。

    表某种电器销售额及指数平滑预测值计算表(单位:万元)

    年份

    实际销售额

    预测值

    预测值

    预测值

    从表可以看出,c=

    和时,预测值是很不相同的。究竟&取何值为好,

    可通过计算它们的预测标准误差,近取使较小的那个c值。预测的标准误差见表

    表顶测的标准误差

    计算结果表明:α=时,较小,故选取α=,预测1988年该电器销售额

    计算的

    程序如下:

    原始数据以列向量的方式存放在纯文本文件中

    次指数平滑法

    次指数平滑法虽然克服了移动平均法的缺点。但当时间序列的变动出现直线趋

    势时,用一次指薮平滑法进行预测,仍存在明显的滞后偏差ε因此,也必须加以修正

    修正的方法与趋势移动平均法相同,即再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律建立直

    线趋势模型。这就是二次指数平滑法。其计算公式为

    a -a

    式中为一次指数的平滑值;为二次指数的半滑值。当时间序列,从某时

    期开始具有直线趋势时,类似趋势移动平均法,可用直线趋势模型

    =

    ()

    进行预测。

    例仍以例我国

    年的发电总量资料为例,试用二次指数平滑法预

    测年和年的发电总量。

    表我国发电总量及一、二次指数平滑值计算表

    (单位:亿度)

    年份

    发电总量

    次半消值二次半滑值

    的估计值

    【实例截图】

    【核心代码】

    展开全文
  • matlab开发-自适应平滑和区分时间序列。与adsmoothdiff相同,但带有二阶导数
  • 时间序列数据进行平滑处理效果预览: Excel原数据部分预览: 1. 读取金融时间序列数据,绘制波形图 x = xlsread('examp03_02.xls'); % 从文件examp03_02.xls中读取数据 price = x(:,4)'; % 提取矩阵x的第4列数据,...

    时间序列数据进行平滑处理效果预览:

    在这里插入图片描述
    Excel原数据部分预览:

    在这里插入图片描述

    1. 读取金融时间序列数据,绘制波形图

    x = xlsread('examp03_02.xls');  % 从文件examp03_02.xls中读取数据
    price = x(:,4)
    展开全文
  • 时间序列的滤波、平滑、去卷、预报和控制的基础和前提是建模。建模是时间序列分析中的重要分支。在建模中,往往要进行大量的数学计算。目前流行用、语言等编制计算程序,既需要对有关算FortranC 法有深刻的了解,还...

    时间序列是指有序的随机数据,实际上是离散的随机过程,有时又称为动态数据[1]。时间序列的滤波、平滑、去卷、预报和控制的基础和前提是建模。建模是时间序列分析中的重要分支。在建模中,往往要进行大量的数学计算。目前流行用、语言等编制计算程序,既需要对有关算FortranC 法有深刻的了解,还需要熟练地掌握所用语言的语法及编程技巧。对多数科学工作者而言,同时具备这两方面才能有一定困难。语言被称为是一种“演草纸式的科学计算语Matlab 言”[2],它的强大计算和模拟功能使得许多应用领域的各种计算、演算、模拟等工作变得相当简单,是一个实时进行建模和仿真的有力工具。本文着重讨论了基于的时间序Matlab 列分析和动态数据建模问题,并结合火控精度测定数据实例讨论了在这方面的优越性和实际应用。Matlab 语言的特点1 Matlab 被称为第四代计算机语言的,利用其丰富的函数Matlab 资源,使编程人员从烦琐的程序代码中解放出来。用Matlab 更直观的、符合人们思维习惯的代码,代替了和语FortranC 言的冗长代码,给用户带来最简洁的程序开发环境。Matlab 语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富,程序书写形式自由,利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数是由本领域的专家编写的,用户不必担心函数的可靠性[3,4]。可以说, 用进行科学开发是站在专家的肩膀上。Matlab 时间序列分析和动态数据建模2 采样数据的检验和预处理2.1 [1] 在实际问题中,合理地选择采样间隔得到大量的量测数据之后,还要进行初步的整理和必要的检验,以期去粗取精,为进一步深入分析提供较好的依据和参考。这些工作都属于预处理。包括对量测数据进行均值、方差和概率直方图分析、数据的正态性检验、数据的独立性检验、平稳趋势的 检验、剔除野点和提取趋势项。 野点剔除2.1.1 文中采用的野点剔除方法是提出的,其基本思想Tukey 是产生一个曲线的平滑估计,然后把它从数据中减掉,这样识别野点就容易得多了。该方案利用“中位数”是均值的鲁棒估计这个事实。其步骤为:(robust) 从构造一个新序列,方法是取,⋯的中位数(1)x(i)x1(i)x(1),x(5) 作为然后舍去加入取中位数得,依此类推,直到x1(3),x(1)x(6)x1(4) 加入最后一个数据。换言之,总是在相邻个数据中择取中位数。5 显然,的项数比真项数少项。x1(i)x(i)4 用类似的方法在的相邻的个数据中择取中位数构成序(2)x1(i)3 列。x2(i) 最后是由序列按如下方式构成序列:(3)x2(i)x3(i) 这是一海宁平滑滤波器。 x3(i)=x2(i-1)/4+x2(i)/2+x2(i+1)/4 () 分析序列,看是否有>预定值,x(i)-x3(i)|x(i)-x3(i) |k() 如果有,则用一内插值代替。剔除野值后的仿真图像见x(i) 图。1 图趋势项剔除后图1 量测数据的均值、方差和概率直方图分析2.1.2 量测数据的均值、方差和概率直方图分析可以直接调 用函数:、和,过程非常简洁有Matlabmean.mvar.m histfit.m 效,仿真结果见图。2 提取趋势项2.1.3 在许多实际问题中,由量测直接得到的随机序列大多数 作者简介:董言治-,男,博士生,研究方向为红外成像、 (1972) 智能制导、图像处理等;刘松涛,博士;尉志苹,本科生;沈同 圣,博士、副教授;周晓东,教授收稿日期:2002-06-20 基于的时间序列分析和动态数据建模Matlab 董言治1

    展开全文
  • 利用matlab编写的程序,旨在进行长时间序列平滑
  • nanfastsmooth 是 y = fastsmooth(x,w,type,tol) 形式的函数,其中 y 使用宽度为 w 的移动平均函数成为 x 的平滑版本,其中忽略数据中的 NaN。 参数“type”确定平滑类型: 如果 type=1,矩形(滑动平均或棚车) ...
  • 科技创业月刊PIONEERINGWITHSCIENCE&...利用MATLAB实现三种时间序列预测方法:移动平均法、指数平滑法和最小二乘法对两种有代表性的数据以图表进行相关的误差分析,详细比较三种方法的特点和适用范围。关键词:时间...

    科技创业

    月刊

    PIONEERINGWITHSCIENCE&TECHNOLOGYMONTHLY

    基于MATLAB的时间序列分析法的应用研究

    (国防信息学院一系

    湖北

    武汉

    430010)

    要:时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法。利用MATLAB实现三种时间序列预测方法:

    移动平均法、指数平滑法和最小二乘法对两种有代表性的数据以图表进行相关的误差分析,详细比较三种方法的特点和适用范围。

    关键词:时间序列分析预测;MATLAB;移动平均法;指数平滑法;最小二乘法中图分类号:F224.9

    文献标识码:A

    观测值个数为n;则在t时点的移动平均值Mt为:

    拟合实际的变动情况来确定自变量X与相关变量Y之间的关系。设自变量xi与与因变量yi的若干组对应数据(xi,

    1引言

    时间序列通常是按时间顺序排列

    的一系列被观测数据(信息),其观测值按固定的时间间隔采样。它是系统历史行为的客观记录,包含了系统动态特征的全部信息。因而,通过研究时间序列中数值上的统计相关关系,可以揭示相应系统的动态结构特征及其发展变化规律。但在实际应用中,时间序列中的数据少则几个,多则成千上万,人们总是希望能用少数几个包含最多相关信息的数值或序列来表现这些数据总体的规律。为此,往往要使用统计的方法,时间序列分析就是一种重要的现代统计分析方法。其基本思想是根据系统的有限长度的观测数据,建立能够比较精确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型,并借以对系统的未来行为进行预报。而MATLAB的统计工具箱则为人们提供了一个强有力的统计分析工具。笔者利用MATLAB工具的实现来对移动平均法、指数平滑法和最小二乘法进行详细地比较和分析,从定性与定量相结合的角度来研究其特点和适用范围。

    Mt=

    1

    (x+x+x+…+xt-n+1)tt-1t-2

    =n

    i=t-n+1

    ∑x

    t

    yi),在使偏差平方和∑[yi-f(xi)]2取最

    小值时,找出一个已知类型的函数,即确定关系式中的参数,这种求解的方法称为最小二乘法。根据f(xi)中自变量的阶次不同,有线性拟合、曲线拟合、多项式拟合,本文取线性拟合。

    i

    其中,Mt为第t时点的移动平均值,它等于第t+1时点的预测值yt+1,即

    yt+1=Mt。2.2

    指数平滑法

    指数平滑法与移动平均法不同,它使用已知的全部数据来决定某一特别时间序列的平滑值。移动平均法认为所有数据对未来影响相同,而指数平滑则认为序列中近期数据对未来的影响比远期数据的影响更大,因而,距要预测的未来观测值越近的观测值要给以更多的权,其权值大小按指数规律分配。指数平滑法分为一次、二次和三次,笔者仅利用一次指数平滑法对观测数据进行分析预测。

    1)

    型为:St(1)=αXt+(1-α)St(-1

    3数据分析与预测

    本文原始数据采用2010年某两个

    城市居民消费价格指数(见图1)。

    从图1可以看出,城市1的居民消费价格指数随时间扰动较小,数据随时间序列基本分布在一条直线上,而城市

    2的居民消费价格指数随时间扰动较

    大,数据随时间序列基本不颁布的一条直线上。下面是基于MATLAB语言的三种分析方法。

    价格指数

    一次指数平滑法的数学模106105104103102101

    城市1城市2

    其中,St表示t时段的指

    1)

    数平滑平均值;St(-1表示第t-1

    (1)

    时段的指数平滑平均值;α表示加权因子,也称为平滑系数,取值范围为:0≤α≤1;Xt表示

    1

    可作t时段的实际观察值。St-1

    ()

    2

    2.1

    时间序列分析预测方法

    移动平均法

    移动平均法是求原序列的一个相

    邻两项或多项的平均数序列。设xi是时间序列中时点i的观测值,其样本数为

    为t+1时段的预测值。

    100

    2.3最小二乘法

    最小二乘法是用直线方程

    024681012

    时间(月)

    N;每次移动地求算术平均值所采用的

    收稿日期:2011-12-30

    图1两城市居民消费价格指数

    144

    科技创业月刊2012年第2期

    展开全文
  • MATLAB 时间序列预测算法(有代码)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-05 09:57:44
    ##MATLAB 时间序列预测算法(有代码) #最近在学习时间序列,找了很多资料,都需要会员,充值,本着共同进步的原则,给大家分享一下我找到的学习资料,里面大部分代码能实现,只有ARMA部分不能,因为现在的库中没有...
  • matlab平滑滤波

    2011-10-31 19:55:22
    设计程序,实现3×3邻域平均和7×7邻域平均的平滑处理。理解图象平滑的概念,掌握邻域平均技术及中值滤波技术。
  • 时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等
  • Q1:如何在matlab上绘制基于时间序列的图形。。flag。。Q2:怎样用spss软件画出时间序列图第一步:定义时间。步骤:数据-定义日期。有许多种日期模式,依实际情况定。第二步:创建模型。步骤:分析-预测-创建模型。...
  • 时间序列平滑预测法

    2021-09-02 19:00:31
    时间序列平滑预测法
  • 使用普通的“smooth.m”平滑嘈杂的时间序列可能会导致伪影,尤其是当人们想估计潜在的无噪声动态的时间导数时。 函数“powersmooth.m”解决了这个问题,提供了平滑时间序列,并忠实地估计了无噪声动力学的前 n 个...
  • 使用SG滤波方法对NDVI数据进行时间序列平滑处理,
  • 这是一个用于从噪声测量序列离线平滑和估计函数的一阶和二阶导数的代码,这些测量值可以是不等间隔的。 该算法是自动的:用户不需要提供平滑参数,它们是在代码中估计的。 该信号被建模为平稳的双积分维纳过程,并...
  • 学习笔记-Matlab算法篇-时间序列

    千次阅读 2020-09-02 12:19:31
    时间序列 01时间序列模型 介绍: 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同,可有不同的分类...
  • Hants滤波 对长时间序列的遥感数据进行平滑滤波。适合做时间序列分析,变化分析,物候参数提取等前期数据处理。
  • 使用ARMA做时间序列预测的MATLAB源码,时间序列预测(ARIMA法) id=611765263361& 常见问题: Q1:什么样的数据能用这个代码呢? A1:一般来说,只要是数据长度足够的、等时间间隔采样的一维时间序列...
  • 3.2 时间序列的指数平滑预测法指数平滑法(Expinential smoothing method)的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法:即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响...
  • 与 adsmoothdiff 相同,但现在在输出的第六列中提供二阶导数。
  • 用于预处理瞳Kong大小时间序列MATLAB脚本。 该代码假定用户精通MATLAB,并且具有面向对象的编程和Handle类的知识。 该代码需要``信号处理工具箱''和``统计和机器学习工具箱'',并已在Windows 7上运行的MATLAB版本...
  • MATLAB时间序列----2019/8/10

    千次阅读 2019-08-14 15:51:10
    时间序列 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列 时间序列分析方法   当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响,起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素...
  • MATLAB 时间序列预测算法的实现

    千次阅读 多人点赞 2020-01-27 17:30:39
    最近看了一篇关于时间序列模型的论文 以下是关于matlab代码的部分各个方法都有实现 觉得还是这样用起来方便 %平均移动法 %clc; %clear all; %y=[533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1 ...
  • 基于matlab时间序列分析(主要流程+完整代码)案例简介时间序列简介平稳时间序列{xt}ARIMA=AR+MA+INTEGRATER实例应用数据平稳化模型选择——确定p、qACF/PACF图法(不推荐)根据最佳lags值确定代码函数模型检验...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,080
精华内容 1,232
关键字:

matlab平滑时间序列

matlab 订阅