Как прогнозировать потребление электроэнергии с помощью команды MATLAB «прогноз»?

Question

У меня есть данные о потреблении электроэнергии в регионе за 2017 год. Поэтому мне нужно матрицу 1x1, одну с месяцем, а другую с потреблением.Я хочу использовать команду forecast для прогнозирования потребления в первом месяце 2018 года, но я не знаю, как это сделать, даже после прочтения примеров на странице справки MATLAB.

Пример:

data = {1166974.25000000, 1132479.36000000, 1137173.86000000, 1145853.58000000, 1118875.72000000, 1071456.85000000 ,1047171.87000000, 1071179.65000000 ,1077986.32000000 ,1112111.10000000, 1149668.47000000 ,1161649.19000000, 1175576.25000000 ,1126753.31000000 ,1204843.11000000 ,1183946.03000000, 1153080.36000000, 1120182.07000000, 1104726.03000000 ,1108110.02000000 ,1137729.28000000 ,1189699.45000000, 1252975.55000000, 1218118.20000000 ,1259580 ,1208193 ,1194430, 1244458, 1218867, 1205705 ,1177362, 1185584, 1164758, 1226991 ,1286044 ,1305312, 1360681.70000000 ,1332020 ,1306497.90000000 ,1299819.10000000 ,1316167.70000000 ,1246959.40000000 ,1256700.20000000 ,1266490.60000000, 1275642.90000000, 1358839.80000000, 1361440.10000000, 1398059.40000000};
data = [data{:}];
sys = ar(data,4)
K = 49;
p = forecast(sys,data,K);
plot(data,'b',p,'r'), legend('measured','forecasted')

Почему это не работает?

Answer 1

Я надеюсь, что вы нашли решение своей проблемы. Если нет, может быть, я могу помочь.

Документация функции MathWork отмечает, что запись "PastData" (помеченная как "данные" в вашем коде) может быть либо объектом iddata, либо матрицей двойных значений N x N_y. Ваша реализация использует матрицу, поэтому я решил опробовать код с объектом iddata.

rawdat = [1166974.25000000, 1132479.36000000, 1137173.86000000, 1145853.58000000, 1118875.72000000, 1071456.85000000 ,1047171.87000000, 1071179.65000000 ,1077986.32000000 ,1112111.10000000, 1149668.47000000 ,1161649.19000000, 1175576.25000000 ,1126753.31000000 ,1204843.11000000 ,1183946.03000000, 1153080.36000000, 1120182.07000000, 1104726.03000000 ,1108110.02000000 ,1137729.28000000 ,1189699.45000000, 1252975.55000000, 1218118.20000000 ,1259580 ,1208193 ,1194430, 1244458, 1218867, 1205705 ,1177362, 1185584, 1164758, 1226991 ,1286044 ,1305312, 1360681.70000000 ,1332020 ,1306497.90000000 ,1299819.10000000 ,1316167.70000000 ,1246959.40000000 ,1256700.20000000 ,1266490.60000000, 1275642.90000000, 1358839.80000000, 1361440.10000000, 1398059.40000000];
data = iddata(rawdat',[]);
sys = ar(data,4);
K = 49;
p = forecast(sys,data,K);
plot(data,'b',p,'r'), legend('measured','forecasted')

Обратите внимание, что я также изменил имя и тип переменной исходных данных.

Приведенный выше код приводит к следующему рисунку.

Пожалуйста, обновите нас. Спасибо.