基于matlab曲线拟合的数据预测分析

龙源期刊网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matlab21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。龙源期刊网（三）当n取值不同时N决定了拟合结果的逼近程度，当n越大是理论上，逼近的误差会越来越小拟合结果表明，在n较大时，有一个明显的逼近，并减小了拟合的误差。在实际的操作中，我们应该选择合适的拟合参数，以达到预期的拟合效果。四、matlab多项式求导（一）多项式的求导多项式的求导，是基于多项式拟合的，所求导数，显示了数据的变化率的大小变化，找出突变和极大极小值点，对预测未来的走势是很有必要的。（二）原始数据的变化率原始数据系列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。（三）股票数据的变化率数据存入在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。结果表明，在n取较大值时，股票数据的变化率显示的更加的准确，对极大极小点的把握度也就越高。五、matlab多项式预测实现由n=20时的拟合p值可知，拟合的多项式方程，由方程预测出未来的曲线走势：p=1.634189e-022、-7.985738e-020、1.812691e-017、-2.536997e-015、2.450626e-013、-1.732897e-011、9.284576e-010、-3.848748e-008、1.249608e-006、-3.197207e-005、0.0006453738、-0.01024455、0.1269246、-1.212533、8.776476、-46.97276、179.7072、-468.017、768.5526、-692.8437、280.4576。以n=3时的例子，得出拟合方程y=0.000628345x3-0.0448101龙源期刊网。由此可推断出股票未来的走势是一个明显上升的态势，可以小股买入，试探买进，等待上涨。图中显示，可知，预测走势误差较小，预测结果稳定。六、结论对股票数据的拟合和预测，经过数据采集，拟合分析，预测结果等几个步骤，matlab的guide界面进行实施，有较好的用户使用界面，试验结果表明，实际预测能力较强，稳定性较好。参考文献：[1]李显宏.MATLAB7.X界面设计与编辑技巧[M].北京：电子工业出版社，2006.[2]PatrickMarchandandO.ThomasHolland.GraphicsandGUIswithMATLAB3rded，CRCPressCompany，2003.[3]王正林，刘明.精通MATLAB.7[M].北京：电子工业出版社，2006.[4]施晓红，周佳.精通GUI图形界面编程[M].北京：北京大学出版社，2003.龙源期刊网