时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测

9月前作者：机器学习之心分类：Toy博客阅读(55) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测

预测效果

时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测,# ARIMA和GARCH时间序列,AR时间序列预测,Hamilton滤波

基本介绍

预测在很大程度上取决于适合周期的模型和所采用的预测方法，就像它们依赖于过滤器提取的周期一样。标准 Hodrick-Prescott 滤波器使用输入序列的过去和未来值计算双边中心差来估计时间 t 的二阶导数。因此，过滤器通常应用于历史数据。然而，这种非因果性可能会导致最终效应，使过滤后的数据具有回顾性和人为的预测能力. 为了解决这种失真问题，考虑了一种单侧版本的滤波器，仅使用输入序列的当前值和先前值。当新数据可用时，单侧过滤器不会修改输出。单侧过滤器旨在产生稳健的预测性能，而不是提取长期趋势。这一修订后的目标重新定义了经济周期的概念。hfilter 函数实现了 Hamilton 滤波器文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-583650.html

到了这里，关于时序预测 | MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来

预测效果基本介绍 1.MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测，运行主程序ELMTSF即可，其余为函数文件，无需运行； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令

2024年02月09日
浏览(47)
时序预测 | MATLAB实现ARMA自回归移动平均模型时间序列预测

预测效果基本介绍 MATLAB实现ARMA时间序列预测（完整源码和数据）本程序基于MATLAB的armax函数实现arma时间序列预测；实现了模型趋势分析、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程，逻辑清晰。数据为144个月的数据集，周期为一年，最终实现历史

2024年02月07日
浏览(63)
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-iMPA-BiLSTM时间序列预测

预测效果基本介绍 ICEEMDAN-IMPA-BiLSTM功率/风速预测基于改进的自适应经验模态分解+改进海洋捕食者算法+双向长短期记忆网络时间序列预测～组合预测 1.分解时避免了传统经验模态分解的一些固有缺陷，效果更佳，并通过改进的海洋捕食者算法对BiLSTM四个参数进行寻优，最后

2024年02月09日
浏览(58)
时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测

预测效果基本介绍 MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测，CNN-BiGRU-Attention结合注意力机制时间序列预测。模型描述 Matlab实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测 1.data为数据集，格式为excel，单变量时间序列预测； 2.CNN_BiGRU_AttentionTS.m为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、M

2024年02月13日
浏览(61)
时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测

预测效果基本介绍 1.MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_GRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评

2024年02月09日
浏览(47)
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比

效果一览基本描述 MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUTS、Main2PSOGRUTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个

2024年02月10日
浏览(47)
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比

效果一览基本描述 MATLAB实现基于PSO-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比。 1.Matlab实现PSO-BiLSTM和BiLSTM神经网络时间序列预测； 2.输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1BiLSTMTS、Main2PSOBiLSTMTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有

2024年02月11日
浏览(54)
时序预测 | MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

预测结果基本介绍 MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 1.MATLAB实现基于RF随机森林的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数

2024年02月12日
浏览(45)
时序预测 | MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测

预测效果基本介绍 1.MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAP

2024年02月10日
浏览(46)
时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

预测结果基本介绍 1.Matlab实现GRU门控循环单元时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2020及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。运行环

2024年02月12日
浏览(45)