数学建模-时间序列预测步骤

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数学建模-时间序列预测步骤。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。

目录

数据

第一步:定义时间

第二步:创建传统模型

结果

论文下笔

GG


数据

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

第一步:定义时间

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

第二步:创建传统模型

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

点击条件,点击 离群值全部勾选

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

点击统计

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

点击图

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

保存

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

选项

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

结果

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

 


论文下笔

由于我们的数据中不存在缺失值,且为季度数据,则可以作出时间序列图

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

从图中可以看出,销量数据存在递增趋势并且有很明显的季节性波动,则可以考虑使用时间序列分解,由于波动平稳,则使用加法时间序列分解

利用spss软件的专家建模器

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

这段工作原理写上去

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

利用软件得出我们的数据最适合的模型为温特加法模型

再解释一下温特加法模型,

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

这些写上去,吧那些值给上去

然后对白噪声残差检验,判断模型的适合程度(模型估计的效果)

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

然后是预测:

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

说我们考虑了置信水平为95%,在95%置信水平下我们可以得到预测值

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

有95%的概率会落在119~126之间

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

为了把预测和之前的以前体现,可以从新画图

先把上面的删除掉

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

改改颜色啥的就好了 

这样就能反映真实值,拟合值,预测值以及对应的置信水平

数学建模-时间序列预测步骤,数学建模,数学建模

然后可以说说预测的好坏

比如R方,BIC

GG

大概就是这样完事文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-805953.html

到了这里,关于数学建模-时间序列预测步骤的文章就介绍完了。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!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第十讲-时间序列预测(含Matlab代码)

    本系列侧重于例题实战与讲解,希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾,读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节,然后进入本文例题实战,效果更佳。 如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 时间序列预测是一种预测方法,它通过

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 数学建模--时间序列预测模型的七种经典算法的Python实现

    目录 1.开篇版权提示 2.时间序列介绍  3.项目数据处理 4.项目数据划分+可视化 5.时间预测序列经典算法1:朴素法 6.时间预测序列经典算法2: 简单平均法 7.时间预测序列经典算法3:移动平均法 8.时间预测序列经典算法4:简单指数法  9.时间预测序列经典算法5:Holt线性趋势法

    2024年02月10日
    浏览(30)
  • 金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用)

    项目设计集合(人工智能方向):助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力(不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域) :汇总有意义的项目设计集合,助力新人快速实战掌握技能,助力用户更好利用 CSDN 平台,自主完成项目设计升级,提升自

    2024年02月13日
    浏览(29)
  • 【数学建模】--时间序列分析

    时间序列分析概念与时间序列分解模型 定义:时间序列也称动态序列,是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分,分别是描述过去,分线规律和预测未来,本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型:季节分解指数

    2024年02月13日
    浏览(33)
  • 【数学建模】时间序列分析

    1.使用于具有时间、数值两种要素 2.数据具有周期性可以使用时间序列分解 叠加模型【Y=T+S+C+I】 序列的季节波动变化越来越大,反映变动之间的关系发生变化 乘积序列【Y=T S C*I】 时间序列波动保持恒定,可以使用叠加模型 数据预处理——开头结尾有缺失值,直接删掉即可

    2024年02月15日
    浏览(31)
  • 数学建模--时间序列分析

    目录 1.时间序列 2.平稳时间序列 差分方程 滞后因子 时序平稳性  自回归模型AR(P) 滑动平均模型 MA(q) 自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3.matlab时序分析 garchset函数 garchfit函数 4.案例分析         时间序列分析是一种数据分析方法,它研究的对象是代表某一现象的一串随时间

    2024年02月12日
    浏览(32)
  • 数学建模学习笔记(15)时间序列分析

    时间序列的概念 :也称为动态序列,是指将某种现象的指标值按照时间顺序排列而成的数值序列。 时间序列的组成要素 :时间要素、数值要素。 时间序列的分类 : 时期时间序列 :数值要素反应现象在一定时期内的发展的结果; 时点时间序列 :数值要素反映现象在一定时

    2024年02月01日
    浏览(25)
  • 数学建模day15-时间序列分析

            时间序列也称动态序列,是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分,分别是 描述过去、分析规律和预测未来 ,本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型: 季节分解、指数平滑方法和ARIMA模型 ,并将结

    2024年01月19日
    浏览(27)
  • 数学建模——确定性时间序列分析方法

    目录 介绍 确定性时间序列分析方法 1、时间序列的常见趋势 (1)长期趋势 (2)季节变动 (3)循环变动 (4)不规则变动 常见的时间序列模型有以下几类 2、时间序列预测的具体方法 2.1 移动平均法 案例1 【符号说明】  【预测模型】 2.2 一次指数平滑预测法 (1)预测模型

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • 时间序列预测的一般步骤

    ​​ ARMA模型就是AR和MA的简单结合,同时包含了历史数值项和错误项。由于AR和MA模型都对时间序列有平稳性要求,ARMA模型也存在这个限制,因此我们将其拓展到ARIMA模型,其可以解决非平稳性问题。引入的差分概念是一种获得时间序列的方法。最常使用的一种差分方法是计算

    2024年02月09日
    浏览(34)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包