【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


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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


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