【运输量预测】基于matlab多种算法公路运输量预测【含Matlab源码 041期】

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二、部分源代码

clc;
clear all
data=[43.83
46.58
48.29
51.77
53.30
57.22
58.94
63.37
65.36
70.48
72.57
78.30
86.61
87.42
96.37
97.38
107.46
100.80
109.88
118.03
114.39
118.17
139.01
186.48
198.45];
t=1995:2019;
T=1995:2025;
%% 灰度预测%% 回归预测disp(['回归预测均值方差=',num2str(wucha1)]);
disp(['回归预测百分绝对方差=',num2str(wucha2*100),'%']);
figure(2)
plot(t,data,'bo-',T,G_huigui,'r*-');  %原始数据与预测数据的比较
xlabel('年份')
ylabel('用电量');
legend('实际值','回归预测值')
title('回归预测用电量')
%% %% 二次指数平滑S(3)=std(G_pinghua);%标准差
format short
[wucha1,wucha2]=mse(G_pinghua(21:25),data(21:25));
wucha1=roundn(wucha1,-2);
wucha2=roundn(wucha2,-4);
disp(['二次指数平滑预测均值方差=',num2str(wucha1)]);
disp(['二次指数平滑预测百分绝对方差=',num2str(wucha2*100),'%']);
figure(3)
plot(t,data,'bo-',T,G_pinghua,'r*-');  %原始数据与预测数据的比较
xlabel('年份')
ylabel('用电量');
legend('实际值','二次指数平滑预测值')
title('二次指数平滑预测用电量')
%% 组合预测disp(['变权组合预测均值方差=',num2str(wucha1)]);
disp(['变权组合预测预测百分绝对方差=',num2str(wucha2*100),'%']);
figure(4)
plot(t,data,'bo-',T,G_zuhe,'r*-');  %原始数据与预测数据的比较
xlabel('年份')
ylabel('用电量');
legend('实际值','变权组合预测值')
title('变权组合预测用电量')

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M].清华大学出版社，2013.
[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解[M].清华大学出版社，2013.
[5]方清城.MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018.

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