【马尔可夫预测matlab代码】基于灰色残差马尔科夫模型实现时序预测

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法。该方法将灰色残差模型与马尔可夫模型相结合，充分利用了灰色残差模型的鲁棒性和马尔可夫模型的预测能力，提高了时序预测的准确性和可靠性。

1. 灰色残差模型

灰色残差模型是一种基于灰色理论的时序预测模型，它将原始时序数据转化为灰色残差序列，然后利用灰色残差序列的规律性进行预测。灰色残差模型具有鲁棒性强、计算简单等优点，在时序预测领域得到了广泛的应用。

2. 马尔可夫模型

马尔可夫模型是一种基于马尔可夫链的时序预测模型，它假设时序数据的未来值只与当前值和过去有限个值有关，即具有马尔可夫性。马尔可夫模型具有预测精度高、适用范围广等优点，在时序预测领域也得到了广泛的应用。

3. 基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法

基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法主要包括以下几个步骤：

1. 将原始时序数据转化为灰色残差序列。

2. 建立灰色残差马尔可夫模型。

3. 利用灰色残差马尔可夫模型进行时序预测。

📣 部分代码

%%  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res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );​

⛳️ 运行结果

4. 实例分析

为了验证基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法的有效性，本文以某公司月销售额数据为例进行了实例分析。结果表明，该方法能够有效地预测月销售额，预测精度优于灰色模型和马尔可夫模型。

5. 结论

基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法是一种有效的方法，它能够充分利用灰色残差模型的鲁棒性和马尔可夫模型的预测能力，提高时序预测的准确性和可靠性。该方法可以广泛应用于经济、金融、管理等领域。

🔗 参考文献

[1] 王金辉,王娟娟.基于灰色残差马尔科夫模型的短期风速预测[J].电器与能效管理技术, 2022(12):5.

[2] 袁洪强.基于小波变换的灰色马尔可夫链模型及其工程应用研究[D].长安大学[2024-01-16].

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