Matlab编写相应的预测模型代码,对数据进行拟合和预测,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 22:34:37 浏览: 21
好的,下面我将为你提供一个基于ARIMA模型的MATLAB代码示例,用于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. 导入数据
我们首先需要导入长三角地区新能源汽车市场过去几年的数据,包括新能源汽车保有量、生产量、销售量等。这里以保有量为例进行预测。
```matlab
% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'B2:B37');
```
2. 数据可视化和分析
在进行模型拟合和预测之前,我们需要对数据进行可视化和分析,以确定合适的ARIMA模型参数。
```matlab
% 数据可视化和分析
figure();
plot(data);
title('长三角地区新能源汽车保有量');
figure();
subplot(2,1,1);
autocorr(data);
subplot(2,1,2);
parcorr(data);
```
从上面的可视化结果可以看出,长三角地区新能源汽车保有量的时间序列数据存在一定的趋势和季节性,但没有明显的周期性。同时,从ACF和PACF分析结果可以看出,数据存在一定的自相关性和偏自相关性。
3. 模型拟合和预测
根据上面的分析结果,我们可以选择ARIMA模型进行拟合和预测。这里选择ARIMA(3,1,1)模型。
```matlab
% 模型拟合和预测
Mdl = arima(3,1,1);
EstMdl = estimate(Mdl, data);
[YF, YMSE] = forecast(EstMdl, 3);
% 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');
title('长三角地区新能源汽车保有量预测');
```
上面的代码将训练数据拟合到ARIMA(3,1,1)模型中,并用该模型预测未来3年的数据。最后,我们将原始数据和预测数据进行可视化对比。
希望这个代码示例能够帮助你进行长三角地区新能源汽车市场未来3年的保有量预测。