【MATLAB第41期】源码分享 | 基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码

简介: 【MATLAB第41期】源码分享 | 基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码

MATLAB第41期】源码分享 | 基于MATLAB的二次及三次指数平滑及其时间序列预测代码


一、资源获取


后台私信回复“41期”,可免费获取代码下载链接。


二、效果展示


1.二次指数平滑法

2.三次指数平滑法

三、代码展示

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%%  导入数据(时间序列的单列数据)
Yt = xlsread('数据集.xlsx');
alpha=0.5;
t=10;
%%  数据分析
num_samples = length(Yt);  % 样本个数 
[Y,S1,S2,a,b] = expsmooth2(Yt,alpha,t)
function [Y,S1,S2,a,b] = expsmooth2(Yt,alpha,t)
%Yt:原时间序列;alpha:平滑系数;t:预测时长
%Y:预测值;S1/S2:一次/二次指数平滑值;a/b:预测公式参数
n=length(Yt);
%计算一次指数平滑值
%计算二次指数平滑值
%计算参数a和b
for i=1:n
    a(i)=2*S1(i)-S2(i);
    b(i)=alpha/(1-alpha)*(S1(i)-S2(i));
end
%计算预测值Y
for i=1:t
    Y(i)=a(n)+b(n)*i;
end
%绘图
plot(1:n,Yt,(n+1):(n+t),Y,'*');
end
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%%  导入数据(时间序列的单列数据)
Yt = xlsread('数据集.xlsx');
alpha=0.5;
t=10;
%%  数据分析
num_samples = length(Yt);  % 样本个数 
[Y,S1,S2,S3,a,b,c] = expsmooth3(Yt,alpha,t)
function [Y,S1,S2,S3,a,b,c] = expsmooth3(Yt,alpha,t)
%Yt:原时间序列;alpha:平滑系数;t:预测时长
%Y:预测值;S1/S2/S3:一次/二次/三次指数平滑值;a/b/c:预测公式参数
n=length(Yt);
%计算一次指数平滑值
%计算二次指数平滑值
%计算三次指数平滑值
%计算参数a、b、c
for i=1:n
    a(i)=3*S1(i)-3*S2(i)+S3(i);
    b(i)=alpha/(1-alpha)^2/2 * ((6-5*alpha)*S1(i) - 2*(5-4*alpha)*S2(i) + (4-3*alpha)*S3(i));
    c(i)=alpha/(1-alpha)^2/2 * (S1(i)-2*S2(i)+S3(i));
end
%计算预测值Y
for i=1:t
    Y(i)=a(n)+b(n)*i+c(n)*i^2;
end
%绘图
plot(1:n,Yt,(n+1):(n+t),Y,'*');
end


相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
145 80
|
3月前
|
存储 算法 数据可视化
基于 MATLAB的GUI信号处理界面设计 源码+运行截图
基于 MATLAB的GUI信号处理界面设计 源码+运行截图
113 2
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
2月前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。