时间序列法matlab程序一次指数平滑法

楼上的程序是对的,但是你只有输出数据,输入数据是什么呢?难道是时间,年限和输出数据之间没关系吧.所以你的原始数据条件不够net=newff(minmax(P）【7,1],{'tansig','logs

时间序列是什么?如果是以一个规则合并的话,最好自己写一个循环如果只是合成一个矩阵的话,矩阵的运算可以把两个放在一起再答：如满意请采纳～

X1=1;X2=0;X3=1;X4=0;%移位寄存器输入Xi初T态（0101）,Yi为移位寄存器各级输出m=60;%置M序列总长度fori=1:m%1#Y4=X4;Y3=X3;Y2=X2;Y1=X1;

x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%

1.亲,你要把golden函数写在一个单独的golden.m中,然后再写一个main.m调用之,不要混在一起写.示例(main.m)：a=-3;b=5;e=0.00001;f=@(x)x^2+2*x;

ss=6;a=rand(3*ss,1)%3*ss×1序列b=[];k=1;fori=1:ssforj=1:3%依次取三个b(i,j)=a(k);%ss×3矩阵k=k+1;endendb%ss×3矩阵%

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

这位大哥,小弟初出茅庐知识尚浅,无力回答!等我把数学软件和大学物理弄明白了,这学期不挂科也许能明白您问的是什么意思?惭愧!

啊

采用第一个.首先你的两个代码的计算过程和方法以及步骤是一致的.只不过第二个将k==N放在循环内部判断是没有必要的.放在while外面,可以节省点计算量.如果你要求结果精度高一些的话,你调用：x=nan

增加你delay的个数和神经元的个数试一下.

fs=1000t=0:1/fs:0.6;f1=100;f2=300;x=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t);subplot(711)plot(x);title('f1（100H

有人抢答了啊,你的问题就是把上面代码放到一起了,把前半截放到一个m文件中,文件名取为dszsu后面一半在放到一个m文件中,或者直接放到command窗口就可以了,你的前半截相当于自己写了一个matla

关键词：离散时间序列,MATLAB,傅立叶变换,自相关函数法,最大熵估计（MESE）1．概述：利用傅立叶变换,自相关函数法以及最大熵估计法对离散数据进行谱分析,找到数据的相关特性,并比较几种方法的特点

很高兴为您解答.a(1)=0;for i=2:220  a(i)=0.6*a(i-1)+randn;endtrain_t = 1:200;train&

1.0e+003*是指：1×10^3×.也就是1000×.*号是乘的意思.e+003是10^3所以ans=1.0e+003*2.01300.00700.00300.01900.04800.0424就是

y=0.030.140.010.200.090.120.110.200.230.200.140.120.170.130.070.10就是上面代码的yt,你可以这么写：clc,cleary=[0.030

是线性预测的结果,是根据前K个值预测得到的下个时刻值

%产生Lorenz时间序列sigma=10;%Lorenz方程参数r=28;b=8/3;y=[-1;0;1];%起始点(3x1的列向量)h=0.01;%积分时间步长k1=10000;%前面的迭代点数k

把yt数据换了,最前面再加上一句clearst1st2就可以了（或者更简单一点,直接clear也行）.再问：今天早上将matlab打开后改数据直接就行了，昨晚改了出不来，郁闷再答：运行不出来的原因是，