Programación matemática
Función GM(x); % define la función gm(x)
clc% limpia la pantalla para que los resultados del cálculo se puedan mostrar de forma independiente.
El formato es largo; % establece la precisión del cálculo
Si la longitud (x(:, 1)) == 1% determina la matriz de entrada. matriz de columna dimensional, transposición.
x = x';
Fin;
n = longitud (x % toma el tamaño de muestra de los datos de entrada
z = 0;
Para i=1:n%, calcule el valor acumulado y asigne este valor a la matriz be.
z=z+x(i,);
be(i,)= z;
Fin
Para i= 2: n% mueve la secuencia original en paralelo.
y(i-1,)=x(i,);
End
Para i=1:n-1%, calcule la matriz de datos b datos en una columna.
c(i,)=-0.5*(be(i,)+be(i+1,);
Fin
Para j=1 :n-1% calcula los datos en la segunda columna de la matriz de datos b
e(j,)= 1;
End
For i=1 :n-1% construye la matriz de datos b.
B(i, 1)=c(i,);
B(i, 2)=e(i,)
Fin
alpha = inv(B . ' * B)* B . ' * y % parámetro de cálculo α, μ matriz
Para i=. 1 :n+3% calcula la secuencia acumulativa de valores de datos estimados, como cambiar n+1 a n+m para predecir el valor m-1
ago(i, :=(x(1). ,:)) -alfa(2,:)/alfa(1,:)*exp(-alfa(1,:)(i-1))+alfa(2,:)/alfa(1,:);
Fin
var(1,)=ago(1,)
Para i=1:n+2%, si cambia n a n+m -1, puedes predecir los últimos valores de m-1
var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:% estimar y calcular el. siguiente predicción.
Fin
Para i=1:n
error(i,)=var(i,)-x(i,) ; % cálculo Residual
End
c=std(error)/STD(x% llama a la función de desviación estándar de la caja de herramientas estadísticas para calcular la relación de la varianza posterior c);
Ago% muestra la serie acumulada de valores previstos de salida.
Alpha% muestra las series α y μ del parámetro de salida.
Error % muestra el error de salida.
C% representa la relación de la diferencia posterior c
x =; gm(x)
Puedes ponerlo en el vector de datos en tu. datos