Código fuente de tendencia de pronóstico

% formato largo

[m, n]= tamaño(X0);

x 1 = cumsum(X0 % acumulación);

X2 =[];

Para i=1:n-1

X2(i,)= x 1(I)+x 1(I +1);

Fin

B=-0.5. * (2:fin);

P_t = yn. /x 1(1:(length(X0)-1))% Realice una prueba de cuasi suavidad en la secuencia de datos original X0,

%La relación de suavidad de la secuencia x0 es p(t) = x0( t) /x 1(t-1)

A=inv(B.'*B)*B.'*YN. ;

a=A(1)

u=A(2)

c = u/a;

b = X0 (1)-c;

X=[num2str(b), ' exp ', '(', num2str(-a), ' k ', ')', num2 str(c)];

strcat('X(k+1)= ',X)

% syms k;

Para t=1: longitud (X0)

p>

k(1,t)=t-1;

Fin

k

y _ k _ 1 = b * exp(- a * k) + c;

Para j=1: longitud (k)-1

Y(1, j)= Y _ k _ 1( j+1)- Y_k_1(j);

Fin

XY=[Y_k_1(1), Y]% valor previsto

CA = ABS(XY - X0); % serie residual

θ= CA % serie de error absoluto de prueba residual

XD_Theta= CA. /θ)). /(θ+0.5 * max(θ));% P=0.5

R=suma(R_k)/longitud(R_k)% correlación

Temp0=(CA-AV ) . ^2;

temp 1 = suma(temp 0)/longitud(CA);

S2 = sqrt(temp 1);% desviación estándar de la secuencia de error absoluto

% -

AV _ 0 = media(X0); % promedio de secuencia original

Temp_0=(X0-AV_0). ^2;

Temp _ 1 = sum(Temp _ 0)/length(CA);

s 1 = sqrt(Temp _ 1% de desviación estándar de la secuencia original);

TempC = S2/s 1 * 100; % relación de diferencia

C=strcat(num2str(TempC),' %')% prueba de diferencia posterior % relación de varianza

% -

SS = 0.675 * s 1;

delta = ABS(CA-AV);

TempN = buscar(Delta & lt; = SS);

n 1 = longitud (TempN);

N2 = longitud (CA

TempP = n 1/N2 * 100; /p>

P=strcat(num2str(TempP),' %')% prueba de diferencia posterior% calcula la probabilidad de un pequeño error.