【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
|
2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
83 2
|
8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。
|
1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。
|
2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。
|
2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。
|
2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
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
179 19
|
3月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
3月前
|
算法 数据挖掘 vr&ar
基于ESTAR指数平滑转换自回归模型的CPI数据统计分析matlab仿真
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型,对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真,主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归,适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性,适用于复杂的高阶自回归模型。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种结合粒子群优化(PSO)与分组卷积神经网络(GroupCNN)的时间序列预测算法。该算法通过PSO寻找最优网络结构和超参数,提高预测准确性与效率。软件基于MATLAB 2022a,提供完整代码及详细中文注释,并附带操作步骤视频。分组卷积有效降低了计算成本,而PSO则智能调整网络参数。此方法特别适用于金融市场预测和天气预报等场景。