matlab 曲线拟合求导,基于matlab曲线拟合的数据预测分析

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基于matlab曲线拟合的数据预测分析

作者：屈长杰

来源：《商情》2016年第40期

【摘要】试验所得的数据一般为离散的，且不能直接用一般的方程去描述它们，这样给数据的分析和预测带来了极大的麻烦，本文针对股票数据的变化，使用matlab的多项式拟合，

求导，以及预测功能，对股票的实时变化及其变化快慢做出分析，并用得出的拟合方程对未来的股票行情做一个基本的预测。

【关键词】数据分析拟合 matlab

21世纪的来临，宣告了信息化和数字化时代的到来，大量的数据在我们身边传输，其中

包括关系国家发展的众多数据库，如人口增长，粮食增长，失业率等等，对这些数据的处理和运用，直至预测出未来数据的变化，以达到对相关方面的宏观调控，提升我国的综合实力，相当重要。本文利用matlab将股票的实时数据进行分析，对未来的股票走势做出预测，得出相

关数据，以达到提前掌握市场的目的。

一、数据采集

本文使用通达信金融终端输出跃岭股份(002725)2014年1月29号至2014年4月23号股市收盘价表格，并输入起始文件夹，存为txt格式文件。

二、数据导入

采集的数据存入gupiaoy.xls文件中，拟合的横坐标定义为单位的采样信号，数据输入gupiaox.xls文件中，将采集的数据，定义在MATLAB工作区间，为X和Y的矩阵。

三、matlab多项式线性拟合

(一)多项式拟合

调用格式为p=polyfit(x，y，n)，其中x和y是输入的原始数据，而n代表阶次，当

n=1时，拟合形式为线性回归，当n=2时，多项式为二阶多项式，原则上当n越大是，所取多项式越接近于原方程的形式，误差越小。

(二)系统设置原始数据

以验证系统是否处于正常工作状态，并测试系统的准确率是否有所更改，原始数据系列x 为0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、 0.7、0.8、0.9、1；其中y为0.46、1.99、3.27、6.16、7.08、7.34、 7.56、9.66、9.45、9.34、11.4。

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