均值生成函数时间序列预测算法程序

资 源 简 介

均值生成函数时间序列预测算法程序

详 情 说 明

均值生成函数时间序列预测算法是一种基于数据平滑和趋势分析的方法，适用于具有稳定趋势的时间序列数据预测。该算法主要利用均值生成函数来平滑历史数据，并通过扩展时间序列来预测未来值。

算法流程 数据预处理：首先，时间序列数据被导入并进行初步检查，确保数据格式正确且无缺失值。 均值生成计算：利用均值生成函数（通常为滑动平均或其他均值计算方法）对原始数据进行平滑处理，以减少噪声影响，并提取潜在的趋势信息。 序列扩展：根据历史数据的趋势，通过插值或外推方法扩展时间序列，以预测未来的数据点。 预测计算：结合平滑后的数据趋势，计算未来时间点的预测值。

程序模块说明 predict_fun.m：主程序，负责调用子程序并执行完整的预测流程。 timeseries.m：用于处理时间序列数据的基本操作，如数据导入、均值计算等。 seriesexpan.m：负责序列扩展和预测计算，基于均值生成的结果进行未来值的估计。

应用场景 该方法适用于经济数据预测、销售趋势分析、库存需求估计等需要平滑历史数据并预测未来趋势的场景。相比于复杂的机器学习方法，该算法计算高效，适合中小规模时间序列数据的快速预测。