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如何在MATLAB中进行序列模型预测序列模型预测是一种在机器学习和统计学中被广泛应用的技术。
MATLAB作为一种功能强大的编程语言和环境，为序列模型预测提供了许多有用的工具和函数。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行序列模型预测，并介绍一些常用的方法和技巧。
一、序列模型预测的基本概念序列模型预测是指根据已有的序列数据，利用统计学和机器学习的方法，预测未来的序列值。
序列数据通常具有时间序列的性质，因此在进行预测时需要考虑时间的因素。
序列模型预测的目标是找到最佳的模型，使得预测值与真实值之间的误差最小化。
二、数据准备与探索在进行序列模型预测之前，需要对数据进行准备和探索。
首先，需要加载数据并进行预处理。
MATLAB提供了丰富的数据导入和处理函数，可以帮助我们对数据进行清洗和转换。
其次，需要对数据进行探索性分析，了解数据的分布、趋势和季节性等特征。
MATLAB提供了多种可视化工具和统计函数，可以帮助我们进行数据探索。
三、模型选择与训练在进行序列模型预测之前，需要选择适合的模型和算法。
MATLAB提供了许多常用的序列模型和算法，如ARIMA、LSTM等。
根据数据的特征和需求，可以选择合适的模型进行训练。
在模型训练过程中，可以使用交叉验证和网格搜索等技术选择最佳的参数和超参数。
MATLAB提供了优化和调参的函数，可以帮助我们进行模型选择和训练。
四、模型评估与优化在进行序列模型预测之后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能是很重要的，可以使用各种指标如均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等来评估模型预测的准确度。
MATLAB提供了许多评估指标的函数，可以帮助我们进行模型评估。
如果模型表现不佳，可以考虑改进模型或调整参数，以提高预测的准确性。
五、实例应用与案例分析为了更好地理解和应用序列模型预测，我们可以结合实际案例进行分析。
以股票价格预测为例，我们可以使用MATLAB进行序列模型预测，并评估模型的准确性。
如何使用Matlab进行时间序列分析一、引言时间序列分析是一种广泛应用于经济学、金融学、气象学、医学等领域的分析方法。
在实际应用中，我们经常需要对时间序列数据进行分析、预测和模型建立。
本文将以Matlab为工具，介绍如何使用Matlab进行时间序列分析，帮助读者掌握基本的分析方法和操作步骤。
二、数据准备在进行时间序列分析之前，首先需要准备好相应的数据。
数据可以是从各种渠道获取的实际观测数据，也可以是通过模拟生成的人工数据。
在实际应用中，我们常常需要对长期时间序列进行处理，因此需要考虑数据的数据量和时间范围。
三、数据导入和可视化在Matlab中，数据导入可以通过读取文本文件、Excel文件或者数据库等方式实现。
一旦数据导入成功，我们可以使用Matlab提供的绘图函数将数据进行可视化，以便对数据有一个直观的了解。
常用的绘图函数包括plot、bar、histogram等。
四、平稳性检验在进行时间序列分析之前，我们需要先判断数据是否平稳。
平稳性是时间序列分析的基本假设之一，如果数据不平稳，我们需要进行相应的调整。
在Matlab中，可以使用adftest函数或者kpssTest函数进行平稳性检验，判断数据序列是否平稳。
五、数据预处理在进行时间序列分析之前，有时候需要对数据进行预处理，以消除季节性、趋势性等因素的影响。
常用的预处理方法包括差分、平滑和季节调整等。
在Matlab中，可以使用diff函数对数据进行差分，使用smooth函数进行平滑处理，使用seasonaladjust函数进行季节调整。
六、自相关函数和偏自相关函数的计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是分析时间序列的重要工具。
它们可以帮助我们确定时间序列的阶数和选择适当的模型。
在Matlab中，可以使用autocorr函数和parcorr函数分别计算ACF和PACF。
七、模型建立和参数估计在时间序列分析中，我们常常需要通过建立适当的模型来进行预测。
使用MATLAB进行数据预测和预测引言:数据预测和预测在许多领域中都具有重要的应用价值。
它们可以帮助我们预测未来的发展趋势，做出合理的决策，并在经营和决策中提供有力的支持。
在这一过程中，MATLAB作为一种功能强大的编程语言和数据分析工具，为我们提供了一个强大的工具箱，可以进行数据预测和预测。
数据预处理:在开始数据预测和预测之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择等步骤。
通过这些步骤，我们可以提高数据的质量，减少噪声的影响，并使数据更适合于预测模型的建立。
数据清洗是指删除或修复数据中的错误值、缺失值和异常值。
在MATLAB中，我们可以使用一些函数和工具箱来处理这些问题。
例如，我们可以使用`isnan`函数来检测缺失值，并使用`fillmissing`函数来填充缺失值。
对于异常值，我们可以使用一些统计方法，如3σ原则或箱线图来识别和处理。
数据归一化是将不同尺度的数据映射到统一的尺度上。
这是因为不同尺度的数据可能对预测模型的训练和预测产生不利影响。
在MATLAB中，有许多方法可以实现数据归一化，如MinMax归一化、Z-score归一化等。
我们可以使用`mapminmax`函数来实现MinMax归一化，并使用`zscore`函数来实现Z-score归一化。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以降低数据维度并提高预测模型的准确性。
在MATLAB中，我们可以使用一些算法和函数来实现特征选择。
例如，我们可以使用`fsrnca`函数（基于相关系数的特征选择）或`sequentialfs`函数（基于逐步搜索的特征选择）来选择最佳特征子集。
在完成数据预处理后，我们可以使用各种算法和方法进行数据预测。
在MATLAB中，有许多经典的预测算法和函数可供选择。
以下是几个常用的预测方法。
1. 线性回归:线性回归是一种基本的预测方法，它使用线性模型来建立输入变量和输出变量之间的关系。
利用Matlab进行时间序列分析的方法时间序列分析是一种重要的统计分析方法，用于研究随时间变化的数据。
利用时间序列分析方法，我们可以对数据的趋势和周期性进行探索，从而预测未来的发展。
Matlab是一种功能强大的数值计算软件，广泛应用于科学计算、数据分析等领域。
在时间序列分析方面，Matlab也提供了丰富的函数和工具，使得我们能够更加方便地进行分析和建模。
下面，我们将介绍一些常用的利用Matlab进行时间序列分析的方法，希望对大家的研究和实践有所帮助。
1. 数据准备首先，我们需要将要分析的时间序列数据导入Matlab，可以选择将数据存储在一个矩阵或一个向量中。
确保数据的格式正确，并进行必要的预处理，例如去除缺失值、平滑处理等。
2. 数据可视化在进行时间序列分析之前，我们可以先对数据进行可视化，以了解数据的基本特征和趋势。
Matlab提供了丰富的绘图函数，如plot、histogram等，可以帮助我们对数据进行直观的展示。
3. 平稳性检验时间序列分析的前提是数据的平稳性，即数据的均值、方差和自协方差在时间上不发生明显的变化。
为了检验数据的平稳性，我们可以使用一些常见的统计检验方法，如单位根检验（ADF检验）、Ljung-Box检验等。
Matlab提供了相应的函数，如adftest、lbqtest等，可以方便地进行平稳性检验。
4. 自相关和偏自相关分析自相关和偏自相关函数（ACF和PACF）可以帮助我们了解时间序列数据中的相关关系。
ACF表示序列与其自身滞后版本之间的相关性，而PACF则表示序列与其滞后版本之间的部分相关性。
利用Matlab中的autocorr和parcorr函数，我们可以计算序列的ACF和PACF，并绘制相关的图表。
5. 模型识别与拟合根据自相关和偏自相关分析的结果，我们可以初步判断应该采用哪种时间序列模型进行建模。
常见的时间序列模型包括AR模型（自回归模型）、MA模型（移动平均模型）和ARMA模型（自回归移动平均模型）等。
如何使用Matlab进行时间序列分析和预测模型构建引言时间序列分析和预测在许多领域都具有重要的应用价值，如金融、经济、气象等。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数用于时间序列分析和预测模型的构建。
本文将介绍如何使用Matlab进行时间序列分析和预测模型构建，帮助读者快速掌握这一有用的技能。
一、数据预处理在进行时间序列分析和预测之前，首先需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选和剔除，以保证数据的质量和准确性。
在Matlab 中，可以使用各种函数进行数据清洗，如isnan、isinf等。
例如，可以通过isnan函数判断数据是否含有缺失值，并使用isnan函数将缺失值替换为NaN。
2. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些观测值缺失或无法获取。
在时间序列分析中，缺失值会对模型的预测产生较大影响。
因此，对于缺失值的处理是非常重要的。
在Matlab中，可以使用一些统计函数，如mean、median等，来对缺失值进行插补或填充。
例如，可以使用mean函数将缺失值替换为数据的均值。
3. 异常值检测异常值是指与其他观测值相比，具有异常数值的观测值。
异常值可能由于测量误差、数据录入错误或其他原因造成。
在时间序列分析中，异常值会对模型的精度和可靠性产生较大影响。
因此，需要对异常值进行检测并进行相应的处理。
在Matlab中，可以使用箱线图、离群点检测等方法来检测异常值，并使用插补或删除等方法进行处理。
二、时间序列分析时间序列分析是指对一系列时间上连续观测值的统计分析与建模。
时间序列分析常用于探索数据的内在规律和结构，并建立相应的数学模型。
1. 数据可视化数据可视化是进行时间序列分析的重要步骤，可以帮助我们直观地了解数据的特征和趋势。
在Matlab中，可以使用plot、scatter等函数进行数据可视化。
例如，可以使用plot函数绘制时间序列的折线图，以展示数据的趋势和变化。
Matlab时间序列预测与趋势分析方法近年来，随着大数据技术的发展，时间序列数据的应用越来越广泛。
无论是金融领域的股票价格预测，还是气象领域的天气预报，时间序列分析都发挥着重要的作用。
在这个背景下，Matlab成为了一个广泛使用的工具，用于帮助研究人员进行时间序列的预测与趋势分析。
时间序列预测是指根据已有的时间序列数据，通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的值。
预测的准确性对于决策者和分析师来说至关重要。
以股票价格预测为例，如果能准确地预测到某只股票未来的涨跌情况，将有助于投资者制定更明智的投资策略。
Matlab提供了丰富的工具箱，可以辅助进行时间序列的预测和趋势分析。
其中最常用的工具箱是Econometrics Toolbox和Time Series Toolbox。
在进行时间序列预测时，首先需要对时间序列数据进行可视化和观察。
Matlab提供了多种绘图函数，例如plot和scatter，可以轻松地绘制时间序列的折线图和散点图。
这有助于我们对时间序列的整体趋势有一个直观的认识。
接下来，我们可以使用Matlab的自回归（AR）模型进行预测。
AR模型是一种最为简单和常用的时间序列预测模型。
它假设未来的值与过去的值有一定的线性关系。
Matlab提供了arima函数，可以方便地对时间序列数据建立AR模型。
然后，我们可以使用该模型对未来的值进行预测。
除了AR模型，Matlab还提供了ARMA模型和ARIMA模型。
这些模型在AR模型的基础上进一步进行了改进，对时间序列的趋势和季节性进行了更好的控制。
使用这些模型，我们可以更精确地进行时间序列预测。
除了时间序列预测，趋势分析也是时间序列分析的重要内容之一。
趋势分析旨在揭示时间序列中的长期趋势和周期性变化。
通过了解时间序列的趋势，我们可以更好地预测未来的值。
Matlab提供了一些常用的趋势分析方法，例如移动平均法和指数平滑法。
移动平均法基于滑动窗口计算指定时间段内的平均值，从而得到时间序列的趋势。
使用Matlab进行时间序列预测时间序列预测是一种针对一系列观测值进行未来数值或趋势的预测的方法。
在各个领域中，时间序列分析与预测被广泛应用于经济学、金融学、气象学、交通运输、生物学等等。
在本文中，我们将详细介绍如何使用Matlab进行时间序列预测，以及应用该预测方法的重要性和一些常见的技巧。
首先，我们需要导入Matlab中的时间序列预测工具箱。
该工具箱提供了一系列用于时间序列分析和预测的函数和算法。
要导入该工具箱，只需在Matlab命令窗口中输入以下命令即可：```matlab% 导入时间序列预测工具箱import econ.*```接下来，我们需要准备好用于预测的时间序列数据。
通常情况下，时间序列数据是按照一定时间间隔收集的观测值的列表。
例如，我们可以使用以下代码创建一个简单的时间序列数据：```matlab% 创建时间序列数据data = [1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37, 46];ts = timeseries(data);```上述代码将创建一个包含10个观测值的时间序列数据。
接下来，我们可以使用Matlab中的时间序列预测工具进行预测。
以下是一些常见的时间序列预测方法和函数的示例：1. 简单移动平均法（Simple Moving Average，SMA）```matlab% 使用简单移动平均法预测下一个观测值y_pred_sma = predict(sma(ts));```2. 自适应指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）```matlab% 使用自适应指数平滑法预测下一个观测值y_pred_es = predict(es(ts));```3. 自回归滑动平均模型（AutoRegressive Moving Average，ARMA）```matlab% 使用ARMA模型预测下一个观测值y_pred_arma = predict(arma(ts));```以上示例只是时间序列预测方法的冰山一角。
利用Matlab进行时间序列分析和预测时间序列分析和预测是一种重要的数据分析方法，它可以帮助我们了解数据的变化规律和趋势，并根据过去的观察值来预测未来的趋势。
其中，Matlab是一个功能强大的数据分析和计算工具，被广泛应用于时间序列分析和预测的实践中。
本文将介绍如何利用Matlab进行时间序列分析和预测，并分享一些实用的技巧和方法。
1. 数据准备在进行时间序列分析和预测之前，首先需要准备好相关的数据。
可以通过各种方式获取数据，比如从数据库中提取、通过网络爬虫抓取等。
将数据导入Matlab 环境后，需要将数据转换为时间序列对象，以便进行后续的分析和预测。
可以使用Matlab中的“timeseries”函数来创建时间序列对象，并设置适当的时间间隔和单位。
2. 可视化分析在进行时间序列分析和预测之前，通常需要先对数据进行可视化分析，以便全面了解数据的特征和趋势。
Matlab提供了丰富的绘图函数和工具，可以方便地绘制各种类型的图表，比如折线图、散点图、直方图等。
通过观察这些图表，可以发现数据中的规律和异常点，为后续的分析和预测提供参考。
3. 基本分析时间序列的基本分析包括平稳性检验、自相关性分析和偏自相关性分析。
平稳性是指时间序列在统计意义上不随时间变化而变化，可以使用Matlab中的“adftest”函数来检验时间序列的平稳性。
自相关性分析和偏自相关性分析是衡量时间序列内部相关性的方法，可以使用Matlab中的“autocorr”和“parcorr”函数进行计算，并绘制自相关函数和偏自相关函数的图表。
4. 模型选择在进行时间序列预测之前，需要选择合适的模型来拟合数据。
常见的时间序列模型包括AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。
可以使用Matlab中的“arima”函数来拟合时间序列数据，并根据AIC或BIC准则选择最佳模型。
如果时间序列数据存在趋势或季节性，可以考虑使用季节ARIMA模型（SARIMA）或指数平滑法等进行预测。
使用Matlab进行预测分析的基本步骤概述：预测分析是指根据已有数据对未来事件或趋势进行推测和预测的一种分析方法。
而Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的预测分析函数和工具箱，可以帮助我们进行各种预测分析工作。
本文将介绍使用Matlab进行预测分析的基本步骤，包括数据准备、建模、模型评估和预测等。
1. 数据准备在进行预测分析之前，首先需要准备好所需的数据。
通常情况下，我们需要具有一定时间序列关系的数据，并将其存储在Matlab的数据结构中，如矩阵或向量。
在数据准备的过程中，我们需要注意以下几点：1.1 数据的可用性和质量：确保所使用的数据是真实可靠的，并经过合理的清洗和处理。
这样可以避免在后面的分析中出现不准确或不一致的结果。
1.2 数据的时序性：预测分析通常需要具有一定时间序列关系的数据。
因此，在准备数据时，需要注意数据的时间顺序，并将其正确地反映在Matlab的数据结构中。
1.3 数据的分割：为了对模型进行验证和测试，我们通常将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于建模和参数估计，而测试集用于评估模型的性能和准确度。
2. 建模建模是预测分析的核心步骤之一。
在建模过程中，我们需要选择适当的预测模型，并通过对已有数据的拟合来估计模型的参数。
在Matlab中，有多种预测模型可供选择，包括线性回归、灰色模型、ARIMA模型等。
以下是进行建模的一般步骤：2.1 选择合适的模型：根据所需的预测目标和数据的特性，选择适合的预测模型。
不同的模型适用于不同类型的数据，需要根据实际情况进行选择。
2.2 估计模型参数：利用已有数据对模型进行参数估计。
这一步骤通常使用最小二乘法、极大似然估计等数学方法来实现。
2.3 模型验证：使用测试集对模型进行验证，评估模型的拟合度和准确度。
常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
3. 模型评估模型评估是对建立的预测模型进行客观评价的过程。
如何利用Matlab进行时间序列分析引言：时间序列分析是一种通过观察和分析时间序列数据来预测未来趋势和模式的方法。
Matlab是一种强大的数学计算工具，它提供了许多用于时间序列分析的函数和工具箱，使我们能够更轻松地进行数据分析和预测。
本文将介绍如何使用Matlab进行时间序列分析，并提供一些实用的技巧和方法。
一、数据导入和预处理1. 数据导入：首先，我们需要将时间序列数据导入Matlab中进行处理。
可以使用`readtable`函数将数据从文件中读取到一个Matlab表格中。
该函数支持多种文件格式，如CSV、Excel等。
读取数据后，可以使用`table2array`函数将表格转换为数组进行后续分析。
2. 数据可视化：将数据可视化是进行时间序列分析的重要步骤之一。
可以使用Matlab的绘图函数，如`plot`和`plotyy`，绘制不同的图形，如时间序列曲线、散点图、柱状图等。
通过可视化数据，我们可以更清晰地观察数据的趋势和规律。
3. 数据平滑：时间序列数据常常存在噪声和季节性等问题，为了减少这些干扰，我们可以对数据进行平滑处理。
Matlab提供了一些平滑函数，如`smoothdata`和`smooth`，可以通过设置不同的参数来实现数据平滑。
二、时间序列分析方法1. 自相关函数和偏自相关函数：自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是时间序列分析中常用的工具。
可以使用Matlab中的`autocorr`和`parcorr`函数来计算ACF和PACF，并使用绘图函数将结果可视化。
通过观察ACF和PACF的图形，我们可以判断时间序列是否具有自相关性和偏自相关性，并初步确定合适的时间序列模型。
2. 模型识别和参数估计：在进行时间序列分析时，我们需要选择合适的时间序列模型，并估计其参数。
常用的时间序列模型包括AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。
可以使用Matlab中的`ar`、`ma`、`arma`和`arima`函数来拟合相应的模型，并得到参数估计结果。
§7.利用SPSS 和Matlab 进行时间序列预测
1.移动平均和滑动平均计算
例1：下表给出了某地区1990～2004年粮食产量数据（表1）。
试分别用Matlab 和SPSS 软件，对该地区的粮食产量进行移动平均和和滑动平均计算。
表1 某地区1990～2004年粮食产量及其平滑结果
移动平均
滑动平均 年份 自然序号
粮食产量y （单位：104 t ）三点移动 五点移动
三点滑动
五点滑动
1990 1 3149.44 1991 2 3303.66 3154.47 1992 3 3010.30 3010.30 3141.19 3242.44 1993 4 3109.61 3154.47 3253.04 3263.32 1994 5 3639.21 3141.19 3334.21 3295.88 1995 6 3253.80 3253.04 3242.44 3453.17 3461.80 1996 7 3466.50 3334.21 3263.32 3520.07 3618.81 1997 8 3839.90 3453.17 3295.88 3733.69 3692.89 1998 9 3894.66 3520.07 3461.80 3914.72 3892.78 1999 10 4009.61 3733.69 3618.81 4052.51 4019.78 2000 11 4253.25 3914.72 3692.89 4121.45 4075.78 2001 12 4101.50 4052.51 3892.78 4158.21 4148.58 2002 13 4119.88 4121.45 4019.78 4160.01 4227.01
2003 14 4258.65 4158.21 4075.78 4260.11
2004
15 4401.79 4160.01
4148.58
利用spss 进行移动平均计算主要有以下步骤：
（1） 在菜单中依次选择transform->Create time series…,在弹出的对话框中
的单击function 下面的下拉条，选择Prior moving average 方法，span 框中输入数值为3（表示进行三点滑动平均）。
（2） 在左边变量框中选择“粮食产量”变量，点击“添加”按钮，则在右边的新变量框中自动生成一个新变量名，在下面的name框中可以对
此变量名进行改变，本例采用默认变量名。
（3） 在span框中输入数值5，重复步骤（2）。
（4） 在function中选择Centered moving average方法，span框中分别输入3和5，分别重复步骤（2）。
，此时新变量框有四个变量，前两个分别储
存三点和五点移动平均计算后的结果，后两个分别储存三点和五点滑
动平均计算后的结果。
（5） 点击ok按钮进行计算。
在原始数据表后新加的四列变量极为所求的移动和滑动平均结果。
2.季节性预测
例2：某旅游景点2002～2004年各季度客流量y i（104人次）如表2所示，下面我们用季节性预测方法，预测该旅游景点2005年各季度的客流量。
表2 某市2002～2004年各季度客流量及其三点滑动平均值（104人次）
年份 季度 t游客人数 三点滑动平均
1 1 260.00
2 2 375.00 325.00
2002
3 3 340.00 312.67
4 4 223.00 279.33
2
5 275.00 303.33 2
6 412.00 346.33 3
7 352.00 331.67 2003
4 8 231.00 290.00 1
9 287.00 315.33 2 10 428.00 359.67 3 11 364.00 345.00 2004
4
12
243.00
使用季节变动预测法对该旅游景点2005年各季度的客流量的步骤为： （1） 对原始数据求三次滑动平均值。
该过程可以使用spss 来实现，方法如例1。
（2） 用二次指数平滑法求预测模型系数。
二次指数平滑法的预测公式为
k b a y t t k t +=+ˆ
式中：k 代表从基期t 到预测期的期数。
)2()1(2t t t S S a −= ())2()1(1t t t S S b −−=
αα
式中：
)
1(1)1()1(−−+=t t t S y S αα
)2(1)1()2()1(−−+=t t t S S S αα
指数平滑和方程系数可以使用Matlab 计算，代码如下（已经输入原始数据
矩阵a，平滑系数为alf＝0.2，m为原始数据矩阵的行数）：
[m,n]=size(a)
alf=0.2; % 设定平滑系数的数值
for j=1:2
s(1,j)=a(1,1);
end
for i=2:m
for j=1:2
if j==1
s(i,j)=alf*a(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);
else
s(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);
end
end
end
% 计算预测方程的系数 a(t),b(t)
temp=alf/(1-alf); ％将循环式中每次运算的常数提取出来计算，以减少计算量for i=1:m
at(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);
bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));
end
%得出的预测模型为Y＝at(m,1)+bt(m,1)*T
%求初步预测值
for i=1:4
y1(i)=at(m,1)+bt(m,1)*i;
end
y1
（3） 求季节性指标。
将原始数据与三次滑动平均后的数据相比，计算相应的季节系数。
然后将各季季节性系数平均得季节性指标，用4除以季节性指标得校正系数。
最后将季节性指标分别乘以校正系数，得出调整后的季节性指标分别为0.919515、1.192251、1.081015、0.80722。
该步骤计算较为简单，常用计算工具如excel等都可以实现，这里不再详述。
（4） 根据步骤（2）得出的初步预测值，在乘以调整后的季节性指标，得到最终的客流量预测值。
可以在matlab中计算，代码为：
k=[0.919515 1.192251 1.081015 0.80722]；
y=y1.*k
运算得到的最终结果为：y=296.5882 386.8031 352.7497 264.9262，即该旅游景点2005年各季度的客流量分别为296.5882万人、386.8031万人、352.7497万人、264.9262万人。
