对于灰色预测、时间序列预测、自回归模型的各类预测程序

资 源 简 介

对于灰色预测、时间序列预测、自回归模型的各类预测程序

详 情 说 明

在时间序列预测领域，灰色预测、时间序列分析和自回归模型是三种常用的预测方法。灰色预测适用于数据量较少且难以建立精确数学模型的场景，通过灰色系统理论将无序数据转化为有序序列。时间序列预测则基于历史数据的统计特性，通过分析趋势、季节性和周期性等因素进行预测。自回归模型属于时间序列模型的一种，利用变量自身的历史值来建立回归方程。

在MATLAB中实现这些预测模型时，可以使用内置工具箱或编写自定义函数。灰色预测通常涉及GM(1,1)模型的构建与求解，时间序列预测可能涉及ARIMA或指数平滑等算法，而自回归模型则侧重于参数估计和阶数选择。这些方法各有优劣，选择时需考虑数据特征和预测需求。