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本文提出了一种基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法。该方法将灰色残差模型与马尔可夫模型相结合,充分利用了灰色残差模型的鲁棒性和马尔可夫模型的预测能力,提高了时序预测的准确性和可靠性。
灰色残差模型是一种基于灰色理论的时序预测模型,它将原始时序数据转化为灰色残差序列,然后利用灰色残差序列的规律性进行预测。灰色残差模型具有鲁棒性强、计算简单等优点,在时序预测领域得到了广泛的应用。
马尔可夫模型是一种基于马尔可夫链的时序预测模型,它假设时序数据的未来值只与当前值和过去有限个值有关,即具有马尔可夫性。马尔可夫模型具有预测精度高、适用范围广等优点,在时序预测领域也得到了广泛的应用。
基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法主要包括以下几个步骤:
将原始时序数据转化为灰色残差序列。
建立灰色残差马尔可夫模型。
利用灰色残差马尔可夫模型进行时序预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
为了验证基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法的有效性,本文以某公司月销售额数据为例进行了实例分析。结果表明,该方法能够有效地预测月销售额,预测精度优于灰色模型和马尔可夫模型。
基于灰色残差马尔可夫模型的时序预测方法是一种有效的方法,它能够充分利用灰色残差模型的鲁棒性和马尔可夫模型的预测能力,提高时序预测的准确性和可靠性。该方法可以广泛应用于经济、金融、管理等领域。
[1] 王金辉,王娟娟.基于灰色残差马尔科夫模型的短期风速预测[J].电器与能效管理技术, 2022(12):5.
[2] 袁洪强.基于小波变换的灰色马尔可夫链模型及其工程应用研究[D].长安大学[2024-01-16].
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