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例:某企业 1 月~11 月份的销售收入时间序列如表 1 示。试用一次简单滑动平均法预测第 12 月份的销售收入。计算结果表明,N = 4 时,预测的标准误差较小,所以选取N = 4 。预测第12 月份的销售收入为993.6。计算的Matlab 程序如下:clc,cleary=[533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1 1102.7];m=length(y);n=[4,5]; %n 为移动平均的项数for i=1:length(n)%由于n 的取值不同,yhat 的长度不一致,下面使用了细胞数组for j=1:m-n(i)+1yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i); end y12(i)=yhat{i}(end); s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));end y12,s简单移动平均法只适合做近期预测,而且是预测目标的发展趋势变化不大的情况。如果目标的发展趋势存在其它的变化,采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。移动平均法简介:移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移,依次计算包含一定项数的时序平均数, 以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响,起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素的影响,分析、预测序列的长期趋势。
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