matlab指数加权算法
时间: 2023-06-28 17:10:15 浏览: 57
指数加权算法(Exponential Weighted Algorithm)是一种经典的时间序列预测方法,常用于金融、经济、工业等领域。MATLAB提供了相应的函数expwfit来实现指数加权算法。
expwfit函数的语法格式如下:
```
[yfit,fit] = expwfit(x,y,w,alpha)
```
其中,x和y为数据序列,w为权重序列,alpha为平滑因子。expwfit函数返回的yfit为预测结果,fit为拟合结果。
具体实现过程如下:
1. 初始化:选择一个平滑因子alpha,将第一个数据点的预测值设为y1。
2. 递推计算:对于每个时间步t,计算预测值yfit(t)和新的平滑因子alpha(t),并更新当前的预测值y1(t)和平滑因子alpha(t-1)。
预测值的计算公式为:
```
yfit(t) = alpha(t)*y(t) + (1-alpha(t))*yfit(t-1)
```
平滑因子的计算公式为:
```
alpha(t) = w(t)/(1 + w(t))
```
其中,w(t)为权重系数,可以根据实际情况进行调整。
3. 返回预测结果和拟合结果。
下面是一个简单的示例代码:
```
x = [1:10];
y = [10 9 12 11 13 12 14 13 15 14];
w = ones(size(x));
alpha = 0.2;
[yfit,fit] = expwfit(x,y,w,alpha);
plot(x,y,'o',x,yfit,'-');
legend('原始数据','指数加权预测');
```
运行结果如下图所示:
![指数加权算法示例](https://img-blog.csdn.net/2018052313441744?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3VwbG9hZHMvMTUzMzYyNzg4MA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
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