ARIMA模型、神经网络模型等,对长三角地区新能源汽车市场未来3年的保有量进行预测。
时间: 2024-04-03 10:34:37 浏览: 29
好的,下面我将为你介绍如何使用ARIMA模型和神经网络模型对长三角地区新能源汽车市场未来3年的保有量进行预测。
1. ARIMA模型预测
ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型,适用于非平稳时间序列数据的预测。下面是使用MATLAB进行ARIMA模型预测的示例代码:
```matlab
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'B2:B37');
% ACF和PACF分析
acf = autocorr(data);
pacf = parcorr(data);
figure();
subplot(2,1,1);
autocorr(data);
subplot(2,1,2);
parcorr(data);
% 模型拟合和预测
Mdl = arima(3,0,1); % 根据ACF和PACF分析选择ARIMA(3,0,1)模型
EstMdl = estimate(Mdl, data);
[YF, YMSE] = forecast(EstMdl, 3); % 预测未来3年的数据
% 结果可视化
figure();
plot(data, 'b');
hold on;
plot(37:39, YF, 'r');
legend('原始数据', '预测数据');
```
2. 神经网络模型预测
神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型,适用于非线性数据的预测。下面是使用MATLAB进行神经网络模型预测的示例代码:
```matlab
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'B2:B37');
% 数据归一化
dataNorm = normalize(data);
% 数据集划分
XTrain = dataNorm(1:end-3);
YTrain = dataNorm(2:end-2);
XTest = dataNorm(end-2:end-1);
% 神经网络模型训练
net = feedforwardnet(10); % 选择10个隐层神经元的前馈神经网络
net = train(net, XTrain', YTrain');
% 预测未来3年的数据
YPredict = net(XTest');
% 结果可视化
figure();
plot(data, 'b');
hold on;
plot(37:39, YPredict, 'r');
legend('原始数据', '预测数据');
```
以上是两种常用的预测模型及其MATLAB代码示例,需要根据具体数据情况进行相应的参数调整和模型优化。希望对您有所帮助。