二次指数平滑法程序

最新推荐文章于 2023-10-14 06:20:03 发布

转载最新推荐文章于 2023-10-14 06:20:03 发布 · 1.4k 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/xypfs21/archive/2009/05/30/1492339.html

文章标签：

#matlab

本文介绍了一种使用Matlab实现的布朗单一参数线性指数平滑法，该方法用于预测不同年份旅游者的人数。通过设定平滑系数α，对历史数据进行一次和二次平滑处理，并基于平滑结果进行未来趋势预测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

因论文中要分析旅游时间分布，预测不同年份旅游者人数，从而做了一个Matlab布朗单一参数线性指数平滑法Matlab程序，代码如下：

注：Data-原始数据

s-一次和二次平滑结果

at-预测式中的a参数

bt-预测式中的b参数

y1-预测结果

本例是取alpha为0.8时的情况

arr=[0;6;8.3;9.8;13;15;13.5;26.1;80.3;86;102.6];
[m,n]=size(arr);
alf=0.2;
for j=1:2
    s(1,j)=arr(1,1)
end
for i=2:m
    for j=1:2
        if j==1
            s(i,j)=alf*arr(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
        else
            s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
        end
    end
end
temp=alf/(1-alf);
for i=1:m
    at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
    bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));
    yy(i+1)=at(i,1)+bt(i,1);
end
for i=2:11
    y1(i-1)=yy(i);
end
for i=2:11
    b(i-1)=arr(i);
end
for i=1:3
    y2(i)=at(m,1)+bt(m,1)*(i+1);
end
year=[1999:2011];
year=year';
y1=y1';
y2=y2';
b=b';
data=cat(1,y1,y2);
data1=cat(1,b,y2);
% plot(year,data,'-rs','markerFaceColor','g', 'MarkerSize',3);
% plot(year,data,'-rs',year,data1,'-rs');