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标题: Verhulst 预测模型 [打印本页]

作者: xinzhiyong    时间: 2009-9-8 22:04
标题: Verhulst 预测模型
clc,clear% u/ f0 T4 ]) i# _1 F/ g
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
% h. y" i. P$ f# R% k( c& o) v9.39 10.59 10.94 10.44];2 \% t4 w8 {, o5 c
n=length(x1);
; _3 S5 m6 p% ~. }' xnian=1990:2003;
% P' e2 ]  V1 T: uplot(nian,x1,'o-');
  Z" F* }+ I6 r5 o7 z  M! H  fx0=diff(x1);
% c7 P: x- o4 `% _x0=[x1(1),x0]
6 y6 J! Y) t; q4 C9 o4 ^9 {for i=2:n
9 H1 @8 _0 Y. }8 A* V7 \, uz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
1 \) U3 A; X5 Eend# F$ G7 E4 ]) X7 ^
z1
3 j; `% v- B0 x) T' Q7 sB=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]' w8 |" `% j) _8 h
Y=x0(2:end)'
( H- U7 a  S0 b4 \+ `abhat=B\Y %估计参数a,b 的值! u2 I1 v% b! W- `( N
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
9 k" w: t. j7 x7 q" `x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
2 H) R7 x  n! A& |5 l  ]% P, v  lyuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值( v! @5 X$ w  e
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解,为了提高计算精度,把该语句放在计算预测值2 H7 p# ?1 B! _: ?  m
之后,或者不使用该语句  V* L- Z" z. z
yuce(16)=yuce(15);$ A) V+ J9 c+ Y( M1 n3 b2 ~0 u
x1_all=[x1,9.92,10.71];8 O& L& s  T+ d
epsilon=x1_all-yuce %计算残差
8 `8 \9 H  ?3 G# g. N; ]delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
9 |$ J, {0 E$ w/ L. F) b( pdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
  ~6 J( m' K0 h1 V2 Zx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像1 z! B2 `1 d9 K' N# a, m
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像9 _+ A- Y! P$ o' j* e( {
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
) B0 [& ~& M; ks1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));$ U  O! o5 x6 |. v; `! m
tt=yuce_0-x1_all_0;& z  V3 M- u9 |& u' o
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));+ d7 Y5 _) I1 A( q: d7 z6 A# ]) ~
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度( V( k' s) k# `
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 ; s$ |* w4 T5 y
请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!! ) L- X. S) ]2 b$ r
这是Verhulst 预测模型    GM(1,1)改进过来的
作者: ihear    时间: 2009-9-8 22:06

作者: wangxinzhi    时间: 2009-9-8 23:06
不会…………
作者: 杨帆    时间: 2009-9-8 23:09
clc,clear: ~% m6 Y3 S8 q) ?8 i
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 9.39 10.59 10.94 10.44];
1 c$ k* s- |7 O" c% bn=length(x1);
, r! a0 ^6 _- @" j& ~nian=1990:2003;
9 U! Y, j' i% Qplot(nian,x1,'o-');* w: R/ |$ x7 Z1 a
x0=diff(x1);
  k  w4 G$ F; d) A. Z3 Yx0=[x1(1),x0]( |! \5 G/ q1 X! U
for i=2:n
* x$ f* v0 y9 q) z3 g: y1 o7 b5 iz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
& @! x# I: y/ Yend% |/ z/ i# Q6 ~0 w7 ?
z1
! l/ l9 i. b. N' zB=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
% o4 ~& ~9 Q( r4 v5 W$ ?6 SY=x0(2:end)'9 u- @$ r0 p1 |7 m
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值/ B6 ^: [' r6 n( X, @% ?
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程! Z: E7 F) _& r9 R: Q
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值7 [7 w+ N6 S( `8 j1 I* ~' l
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
" V7 x4 p: O4 K2 k! R( v1 Y! V, Zdigits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解,为了提高计算精度,把该语句放在计算预测值之后,或者不使用该语句
& |3 [: l/ W3 w4 N8 |# l% V) Zyuce(16)=yuce(15);( S  V; A+ A. v5 L- D7 O4 R9 L" K/ V
x1_all=[x1,9.92,10.71];: ]. z% Y; K) m) o' U1 I0 C/ d
epsilon=x1_all-yuce %计算残差; k1 @  e1 c7 j0 G( @
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
, V4 ]0 V: g3 B  Hdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
9 a* A% \/ G; r5 Ix1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像' ~2 \$ M, h: m1 ^# h
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
8 T& F8 I1 O. i6 C& f/ q3 Us0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));( \% W- `" ?' x" ~
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));# ]% k" \+ `$ F) r
tt=yuce_0-x1_all_0;& i( ], E1 t4 s0 v  B9 |
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));/ L8 j4 w- f8 s
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度/ Y2 @/ Z9 `) J9 T8 J
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
7 q+ I% ?3 Q/ e9 O0 W- N# Q% [
2 f2 e3 r) t; f& G7 q/ r你数据输入有问题
作者: xinzhiyong    时间: 2009-9-9 22:37
xiexie,juejie
作者: d815856116    时间: 2009-9-10 10:10
我也不会  看不懂、、、、、、、
作者: liuxn_2005    时间: 2010-4-13 10:01
matlab 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
作者: gssdzc    时间: 2010-6-17 22:04
是灰色理论的。谢谢
作者: liu123456cn    时间: 2010-8-1 10:42
高手帮忙啊!~~~~~~~~~求助
! v. o- I$ f$ ]  B, ?8 f0 P; L. y




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