免费获取|考虑季节性特征的灰色傅里叶模型及其应用matlab复现

news/2024/12/17 9:34:25/

基本介绍

灰色傅里叶模型(Grey Fourier Model, GFM)结合了灰色预测模型(如GM(1,1))和傅里叶级数分析,用于处理具有季节性特征的时间序列数据。这种模型能够捕捉数据的长期趋势和周期性波动,从而提高预测的准确性。

灰色傅里叶模型的基本原理
灰色预测模型(GM(1,1)):
灰色预测模型GM(1,1)是一种单变量一阶微分方程模型,适用于小样本和不完全信息的预测。
通过对原始数据进行累加生成(AGO),构建差分方程,然后求解得到预测值。
傅里叶级数分析:
傅里叶级数用于分析时间序列中的周期性成分。
通过傅里叶变换,可以将时间序列分解为不同频率的正弦和余弦波,从而识别出主要的周期性成分。
结合灰色预测和傅里叶级数:
首先使用GM(1,1)模型预测时间序列的长期趋势。
然后使用傅里叶级数分析时间序列的周期性成分,并将这些周期性成分叠加到GM(1,1)的预测结果上,以得到最终的预测值。
MATLAB复现步骤
以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于实现灰色傅里叶模型:

程序设计

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http://www.ppmy.cn/news/1555823.html

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