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1、实用标准文案%时间序列ex1%x-72个源数据%各个图像需要单独的操作完成(手工进行)x=[90078106892891371001710826113171074497139938916189277750698180388422871495121012098238743919287108680816273068124787093879556100939620828584338160803477177461777679258634894510078917980378488787486477792695777268106
2、8890929910625930283148850826587967836689277918129911594341048498279110907086339240];T1=zeros(1,72);t=[9651.758723.758585.8+1/308396.758576.8+1/308796.75];%t-各年年平均死亡人数fori=1:6T1((12*i-11):(12*i))=t(i);%趋势项T1的赋值end%数据图和分段趋势1%plot(x);%holdon%plot(T1,'r');%holdoff%
3、method1-分段趋势法S1=zeros(1,72);fori=1:12%季节项S1的赋值S1(i:12:(i+12*5))=sum(x(i+12.*[0:5])-T1(i+12.*[0:5]))/6;endR1=x-T1-S1;%随机项R1及绘图%plot(S1);%holdon%plot(R1,'r');%holdoff%method2-回归直线法Y=ones(2,72);Y(2,:)=1:72;A=inv(Y*Y')*Y*x';%回归系数T2=A(1)+A(2).*[1:72];%趋势项T2的赋值%数据图和直
4、线趋势2%plot(x);%holdon%plot(T2,'r');%holdoffS2=zeros(1,72);fori=1:12%季节项S2的赋值S2(i:12:(i+12*5))=sum(x(i+12.*[0:5])-T2(i+12.*[0:5]))/6;精彩文档实用标准文案endR2=x-T2-S2;%随机项R2及绘图%plot(S2);%holdon%plot(R2,'r');%holdoff%forecastfcT=A(1)+A(2).*[73:84];%趋势项预测fcS=S2(1:12);%季节项预测f
5、cx=fcT+fcS;%死亡人数预测function[a,b,sig2]=arma2_4(r,k)%功能:根据自协方差函数列求ARMA(2,2)模型%输入:r-已知自协方差函数列，k-矩阵的阶数%输出:a-模型的数值项系数;b-噪声项系数;sig2-噪声项的方差%2011-4-17,Designedbyluli.atemp=[r(3)r(2);r(4)r(3)][r(4);r(5)];%系数a的计算a=[-1;atemp(1);atemp(2)];ry=zeros(1,3);%变换后的MA(2)模型的自协方差函数列
6、fori=1:3ry(i)=a'*[r(i)r(i+1)r(i+2);r(max(3-i,i-1))r(i)r(i+1);r(4-i)r(max(3-i,i-1))r(i)]*a;end%变换后的MA(2)模型的参数求解R=zeros(1,k+1);R(1,1:3)=ry;A=[01;00];C=[1;0];oma=zeros(2,k);oma(1,1)=ry(2);oma(1,2)=ry(3);oma(2,1)=ry(3);r2=[ry(2);ry(3)];gma=zeros(k,k);fori=1:kforj=1
7、:kgma(i,j)=R(abs(i-j)+1);endendPI=(oma/gma)*oma';sig2=ry(1)-C'*PI*C;b=(r2-A*PI*C)/sig2;functiongammak=arma2_5(L,Max)%功能:计算ARMA(2,2)的自协方差函数列%输入:L-变量的计算下标;Max-计算自协方差的最大次数(默认10000)精彩文档实用标准文案%输出:gamak-自协方差函数%2011-4-17，Designedbylulia1=0.0894;%初始参数的赋值a2=-0.6265;%b0=
8、1;b1=-0.3334;b2=0.8158;sig2=4.0119;psy=eye(1,Max);%wold系数的初值psy(2)=b1+a1;psy(3)=b2+a2+a1*psy(2);forj=4:Max%wold系数列的计算psy(j)=a1*psy(j-1)+a2*psy(j-2);endgammak=sig2*sum(psy(1:
