价格预测基于matlab最小二乘法价格预测【含Matlab源码 348期】.zip

%-----最小二乘法方法— clc; clear all; %% -------数据处理模块------------------ data(1,:)=xlsread('600085.xlsx','E5:E704'); %-----------------数据归一化处理---------- data(2,:)=xlsread('600085.xlsx','B5:B704'); %标准化处理 datamean=mean(data,2); datastd=std(data,0,2); Normdata=bsxfun(@minus,data,datamean)./repmat(datastd,1,700); A1=Normdata(1,:); B1=Normdata(2,:); C=data(1,:); trainP=B1(1:600); %训练输入数据 trainT=A1(1:600); %训练输出数据 preInput=B1(601:700); %预测输入数据 targetOutput=C(601:700); %目标数据 %% ----- 最小二乘法-------------- A=trainP*trainT'*inv(trainT*trainT'); %预测阶段 preP=A*preInput; %% 反归一化处理 for i=1:length(preP) %对预测输出的数据进行反归一化 preOut(i)=preP(i)*datastd(1,:)+datamean(1,:); end %误差处理 errorMes=targetOutput-preOut; %% 作图比较 figure(1); subplot(2,1,1); plot(1:100,preOut,'r*',1:100,targetOutput,'bo'); legend('predict','real'); title('最小二乘法预测值与真实值'); subplot(2,1,2); plot(errorMes,'r'); title('最小二乘法预测值与真实值的绝对误差值');