matlab代码实现时间序列预测

资 源 简 介

matlab代码实现时间序列预测

详 情 说 明

时间序列预测在金融分析、气象预报等领域具有广泛应用。MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力，成为实现这类算法的理想工具。遗忘因子算法是一种动态权重调整方法，特别适合处理非平稳时间序列数据。

遗忘因子算法的核心思想是通过引入衰减系数，让模型更关注近期数据的变化趋势。其实现过程主要分为三步：首先初始化参数矩阵，通常采用最小二乘法估算初始值；然后通过递推公式更新参数，每次新数据到达时，旧参数的权重会按设定比例衰减；最后基于最新参数进行下一时刻预测。

与传统最小二乘法相比，该算法具有两大优势：一是通过动态降低历史数据权重，能更快适应系统突变；二是计算过程中不需要保存全部历史数据，显著降低内存消耗。实际应用时需注意遗忘因子的选择——过大会导致模型迟钝，过小则可能过度拟合噪声。

在MATLAB实现中，通常会利用其内建的矩阵运算函数来高效完成参数更新，同时结合滑动窗口技术控制计算复杂度。对于周期性明显的数据，可配合傅里叶变换提取特征，进一步提升预测精度。