指数平滑
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MATLAB实现基于指数平滑与灰色GM(1,1)的最优加权组合时间序列预测系统
本项目利用MATLAB开发，针对时间序列数据，分别采用指数平滑法与灰色GM(1,1)模型进行单模型预测，并通过最优加权和经验加权组合方法融合预测结果，实现更精准的预测。系统支持模型参数优化及权重计算。 -
基于三次指数平滑法的MATLAB时间序列预测系统
本项目完整实现Holt-Winters三次指数平滑算法，涵盖数据预处理、参数优化、序列预测和可视化模块。系统支持自适应平滑参数调整，可准确预测周期性时间序列趋势，适用于金融、销售等领域的时序数据分析。 -
基于灰色预测与指数平滑算法的MATLAB预测工具箱
本项目提供了一套完整的数学建模预测类算法工具包，重点集成了灰色系统理论与时间序列平滑技术，用于解决不同特征的数据预测问题。主要包含以下功能模块：1. 指数平滑预测系列程序（funesm1、funesm2、funesm3），分别对应一次、二次和三次指数平滑算法。一次平滑适用于无明显趋势的平稳序列，二次平滑适用于具有线性趋势的序列，三次平滑则适用于具有非线性趋势（如抛物线趋势）的时间序列数据。2. 灰色预测模块（fungry），实现了经典的灰色预测模型（如GM(1,1)），能够有效地处理小样本、贫信息的不确定性系统，挖掘系统内部的演化规律进行中短期预测。3. 时间序列预测辅助程序（funcoef），用于通用的时间序列分析与参数计算。该项目代码结构通用性强，是进行数学建模竞赛、工程数据预测分析的必备基础程序库。
