奇异谱时间序列预测 matlab

奇异谱分析（SSA）是一种用于时间序列预测的方法。在SSA中，首先将给定的时间序列分解成多个成分，然后通过对这些成分进行处理，得到预测结果。

在MATLAB中，有一个名为SSA-for-MATLAB的工具包可以用于实施SSA方法。使用SSA进行时间序列预测的一种常见方法是使用SSA的外推预测功能。与传统的时间序列预测方法（如ARMA和神经网络）相比，SSA的外推预测方法提供了一种新的尝试[2]。

在实现SSA时间序列预测的过程中，可以使用一系列相关的函数来处理数据和计算预测结果。例如，可以使用ProcessPre_RC4函数来处理数据并进行预测。该函数使用了SSA_function函数来计算SSA分解结果，并通过循环迭代来逐步改进预测结果。同时，还可以使用SSA_Pre函数来准备输入数据，以及Contribution_rate函数来计算贡献率。

总的来说，通过使用SSA-for-MATLAB工具包中的函数，结合奇异谱分析的原理和方法，可以在MATLAB中实现奇异谱时间序列预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SSA-for-Matlab:用户友好的 MATLAB 奇异谱分析工具包，真正有效！](https://download.csdn.net/download/weixin_42166623/19414232)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [奇异谱分析预测](https://blog.csdn.net/weixin_43339605/article/details/125033344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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