灰色Verhulst预测模型
<p>%灰色Verhulst模型%时间：2015-7-4-六
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clc,clear
x0=;
x1=cumsum(x0); %求1次累加序列
n=length(x0);
z=0.5*(x1(2:n)+x1(1:n-1)); %求x1的均值生成序列
B=[-z',z'.^2];
Y=x0(2:end)';
disp('估计参数a,b的值')
ab_hat=B\Y %估计参数a,b的值
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
x=simple(x); %对符号解进行化简
x=subs(x,{'a','b','x0'},{ab_hat(1),ab_hat(2),x0(1)}); %代入参数值
disp('求已知数据点1次累加序列的预测值')
yuce=subs(x,'t',) %求已知数据点1次累加序列的预测值
disp('显示6位数字的符号解')
x=vpa(x,6) %显示6位数字的符号解
%{
x0_hat= %求已知数据点的预测值
epsilon=x0-x0_hat %求残差
delta=abs(epsilon./x0) %求相对误差
xlswrite('book4.xls',)
%}
disp('求已知数据点的预测值')
x0_hat=double( ) %求已知数据点的预测值
disp('求残差 ')
epsilon=double( x0-x0_hat ) %求残差
disp(' 求相对误差')
delta=double( abs(epsilon./x0) ) %求相对误差
xlswrite('book4.xls',)</p><p><p>
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{:3_41:}很棒的样子哈{:3_41:}
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