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时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测


时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测


目录

  • 时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测
  • 预测效果
  • 基本介绍
  • 程序设计
  • 参考资料


预测效果

时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测_时间序列

时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测_时间序列_02


时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测_时间序列_03

时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测_GM11_04

基本介绍

灰色HMMP-GM11改进模型,通过引入隐马尔可夫模型(HMM)来对原始数据进行状态分析,然后利用GM(1,1)模型进行预测,从而提高了预测精度。并采用变量筛选MIV方法对变量进行筛选,对每个指标的重要性进行分析。内附具体流程步骤

程序设计

  • 完整源码和数据下载地址私信回复Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行



%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1', ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2', ps_output);

%% V. 评价指标
%%  均方根误差 RMSE
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);

%% 决定系数
R1 = rsquare(T_train,T_sim1);
R2 = rsquare(T_test,T_sim2);

MAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1));
MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2));
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
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