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  • 时间序列预测matlab代码
    2022-02-10 03:24:19
    %% 时间序列
    clc,clear 
    y=xlsread('近3年数据.xlsx','高等学校学生男女比例','B2:D2'); 
    n=length(y); 
    alpha=0.8;
    yt=(y(1)+y(2))/2; 
    for i=2:n     
        yt(i)=alpha*y(i-1)+(1-alpha).*yt(i-1); 
    end 
    err=sqrt(mean((y-yt).^2));   %计算误差
    test= 4           ;%再往后预测几年
    for i=n+1:n+test
       yt(i)=alpha*y(i-1)+(1-alpha).*yt(i-1);
    end
    %% 灰色预测
    clc,clear
    y=xlsread('近3年数据.xlsx','高等学校学生男女比例','B2:D2'); 
    y=[y,0.3819]
    n=length(y);
    yy=ones(n,1);
    yy(1)=y(1);
    for i=2:n
        yy(i)=yy(i-1)+y(i)
    end
    B=ones(n-1,2);
    for i=1:(n-1)
        B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;
        B(i,2)=1;
    end
    BT=B';
    for j=1:(n-1)
        YN(j)=y(j+1);
    end
    YN=YN';
    A=inv(BT*B)*BT*YN;
    a=A(1);
    u=A(2);
    t=u/a;
    t_test=input('输入需要预测的个数');
    i=1:t_test+n;
    yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;
    yys(1)=y(1);
    for j=n+t_test:-1:2
        ys(j)=yys(j)-yys(j-1);
    end
    x=1:n;
    xs=2:n+t_test;    %预测的个数
    yn=ys(2:n+t_test); 
    plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');
    det=0;
    for i=2:n
        det=det+abs(yn(i)-y(i));   %已有数据的误差
    end
    det=det/(n-1);
    % disp(['百分绝对误差为:',num2str(det),'%']);
    % disp(['预测值为:',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);

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    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 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garchset了,所以还在找替代的方法,有大佬知道了解,也希望伸出援助之手帮助我这个渣渣,谢谢。

    我是为了方便学习,就写在一个文档里了,你们实现的时候只要把你想用的算法前面的%去掉就好了。

    %平均移动法
    %clc;
    %clear all;
    %y=[0.35 0.33 0.29 0.19 0.23 0.24 0.39 0.37 0.21 0.21 0.21];
    %m=length(y);
    %n=[1,2]; % 自定义
    %for i=1:length(n)
     %   for j=1:m-n(i)+1
      %       yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);
       % end
        %y31(i)=yhat{i}(end);
        %s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));
    %end
    %y31,s
    
    
    %加权平均
    %clc;
    %clear all;
    %y=[215 197 203 234 194 108 191 241 232 221 196 226 201 219 217 213 203 225 237 188 212 198 219 177 231 199 203];
    %w=[1/7;3/7;3/7];
    %m=length(y);n=3;
    %for i=1:m-n+1
     %   yhat(i)=y(i:i+n-1)*w;
        
    %end
    %yhat;
    %err=abs(y(n+1:m)-yhat(1:end-1))./y(n+1:m);
    %T_err=1-sum(yhat(1:end-1))/sum(y(n+1:m));
    %y1989=yhat(i)/(1-T_err);
    
    
    %趋势移动平均法
    %clc;
    %clear all;
    %y=[216 199 222 218 217 259 206 230 255 221 214 212 219 224 210 205 186 249 214 228 211 226 219 238 217 205 206];
    %y=[676 825 774 716 940 1159 1384 1524 1668 1688 1958 2031 2234 2566 2820 3006 3093 3277 3514 3770 4107];
    %m1=length(y);
    %n=6;
    %for i=1:m1-n+1
     %   yhat1(i)=sum(y(i:i+n-1))/n;
    %end
    %yhat1;
    %m2=length(yhat1);
    %for i=1:m2-n+1
     %   yhat2(i)=sum(yhat1(i:i+n-1))/n;
    %end
    %yhat2;
    %plot(1:27,y,'*');
    %a21=2*yhat1(end)-yhat2(end);
    %b21=2*(yhat1(end)-yhat2(end))/(n-1);
    %y1986=a21+b21
    %y1987=a21+2*b21
    
    
    %指数平滑法
    %clc,clear all;
    %yt=[216 199 222 218 217 259 206 230 255 221 214 212 219 224 210 205 186 249 214 228 211 226 219 238 217 205 206];
    %yt=[50 52 47 51 49 48 51 40 48 52 51 59];
    %n=length(yt); 
    %alpha=[0.2 0.5 0.8];m=length(alpha); 
    %yhat(1,1:m)=(yt(1)+yt(2))/2; 
    %for i=2:n 
     %yhat(i,:)=alpha*yt(i-1)+(1-alpha).*yhat(i-1,:); 
    %end
    %yhat;
    %y1=yt';
    %err=sqrt(mean((repmat(y1,1,m)-yhat).^2))
    %xlswrite('yt',yhat) ;
    %yhat1988=alpha*yt(n)+(1-alpha).*yhat(n,:)
    
    
    %三次指数平滑法
    %clc,clear;
    %yt=[20.04 20.06 25.72 34.61 51.77 55.92 80.65 131.11 148.58 162.67 232.26];
    %n=length(yt); 
    %alpha=0.3; st1_0=mean(yt(1:3)); st2_0=st1_0;st3_0=st1_0; 
    %st1(1)=alpha*yt(1)+(1-alpha)*st1_0; 
    %st2(1)=alpha*st1(1)+(1-alpha)*st2_0; 
    %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']) 
    %st1=[st1_0,st1];st2=[st2_0,st2];st3=[st3_0,st3]; 
    %a=3*st1-3*st2+st3; 
    %b=0.5*alpha/(1-alpha)^2*((6-5*alpha)*st1-2*(5-4*alpha)*st2+(4-3*alpha)*st3); 
    %c=0.5*alpha^2/(1-alpha)^2*(st1-2*st2+st3); 
    %yhat=a+b+c; 
    %xlswrite('touzi.xls',yhat','Sheet1','D1') 
    %plot(1:n,yt,'*',1:n,yhat(1:n),'O') 
    %legend('实际值','预测值') 
    %xishu=[c(n+1),b(n+1),a(n+1)]; 
    %yhat1990=polyval(xishu,2)
    
    
    %自适应滤波法
    %clc,clear;
    %yt=[217 207.5 215 223 222 221.5 209 213 217 213 217 215];
    %m=length(yt);k=0.083;
    %N=12;Terr=10000;
    %w=ones(1,N)/N;
    %while abs(Terr)>0.00001
     %   Terr=[];
      %  for j=N+1;m-1
         %    yhat(j)=w*yt(j-1:-1:j-N)';
          %   err=yt(j)-yhat(j);
            % Terr=[Terr,abs(err)];
            % w=w+2*k*err*yt(j-1:-1:j-N);
        % end
       %  Terr=max(Terr);
     %end
     %w,yhat
     
     
    %趋势外推预测法——修正指数曲线法(以下三种类似,选S标准误差小的模型)
    %function chanliang
    %clc,clear;
    %global a b k
    %%yt=[217 207.5 215 223 222 221.5 209 213 217 213 217];
    %yt=[42.1 47.5 52.7 57.7 62.5 67.1 71.5 75.7 79.8 83.7 87.5 91.1 94.6 97.9 101.1];
    %n=length(yt);m=n/3;
    %%值得注意的是,并不是任何一组数据都可以用修正指数曲线拟合。采用前应对数据进行检验,检验方法是看给定数据的逐期增长量的比率是否接近某一常数b
    %cf=diff(yt);
    %for i=1:n-2
     %   bzh(i)=cf(i+1)/cf(i)
    %end
    %range=minmax(bzh)     %b的范围
    %s1=sum(yt(1:m)),s2=sum(yt(m+1:2*m)),s3=sum(yt(2*m+1:end))
    %b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    %a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    %k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m
    %y=yuce(1:18)
    %定义预测函数
    %function y=yuce(t)
    %global a b k
    %y=k+a*b.^t;
    
    %Compertz 曲线:  初期增长缓慢,以后逐渐加快。当达到一定程度后,增长率又逐渐下降。
    %clc,clear
    %yuce=@(t,a,b,k)k*a.^(b.^t);
    %y=[42.1 47.5 52.7 57.7 62.5 67.1 71.5 75.7 79.8 83.7 87.5 91.1 94.6 97.9 101.1];
    %yt=log(y);n=length(yt);m=n/3;
    %s1=sum(yt(1:m)),s2=sum(yt(m+1:2*m)),s3=sum(yt(2*m+1:end))
    %b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    %a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    %k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m
    %a=exp(a)
    %k=exp(k)
    %y=yuce(1:18,a,b,k)
    
    
    %Logistic 曲线(生长曲线)
    %clc,clear
    %yuce=@(t,a,b,k) 1./(k+a*b.^t);
    %y=[42.1 47.5 52.7 57.7 62.5 67.1 71.5 75.7 79.8 83.7 87.5 91.1 94.6 97.9 101.1];
    %yt=1./y;n=length(yt);m=n/3;
    %s1=sum(yt(1:m)),s2=sum(yt(m+1:2*m)),s3=sum(yt(2*m+1:end))
    %b=((s3-s2)/(s2-s1))^(1/m)
    %a=(s2-s1)*(b-1)/(b*(b^m-1)^2)
    %k=(s1-a*b*(b^m-1)/(b-1))/m
    %y1=yuce(1:18,a,b,k)
    

    [原文档在百度网盘里链接:https://pan.baidu.com/s/1rKEWW4ynqH-rM_Gt15aCUw
    提取码:tdby
    ]

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